Investigadors de l'Escola d'Informàtica de la Universitat Carnegie Mellon i la Universitat de Califòrnia, Berkeley han dissenyat un sistema robòtic que permet a un robot de baix cost amb potes relativament petites pujar i baixar escales properes a la seva alçada, travessar rocoses, relliscoses, desiguals, escarpades. i terreny variat. Ponts avencs, pelar pedres i voreres, i fins i tot treballar a la foscor.
"Donar als robots petits la capacitat de pujar escales i manejar una varietat d'entorns és fonamental per desenvolupar robots que siguin útils a les llars de les persones, així com en les operacions de cerca i rescat", va dir Deepak Pathak, professor ajudant de l'Institut de Robòtica. . Robots que poden realitzar moltes tasques quotidianes".
L'equip va posar a prova el robot, provant-lo en escales irregulars i vessants de turons en parcs públics, desafiant-lo a trepitjar pedres i superfícies relliscoses i demanant-li que pugés escales perquè era tan alt com un humà que salta per sobre d'un obstacle. El robot es basa en la seva visió i en un petit ordinador de bord per adaptar-se ràpidament i dominar un terreny desafiant.
Els investigadors van entrenar els robots amb 4,000 clons en un simulador, on van practicar caminar i escalar en terrenys difícils. La velocitat del simulador permet al robot guanyar sis anys d'experiència en un dia. El simulador també va emmagatzemar les habilitats motrius apreses durant l'entrenament a la xarxa neuronal, que els investigadors van replicar al robot real. Aquest enfocament no requereix cap enginyeria manual del moviment del robot -- a diferència dels mètodes tradicionals.
La majoria de sistemes robòtics utilitzen càmeres per crear un mapa del seu entorn i utilitzen aquest mapa per planificar els moviments abans de l'execució. El procés és lent, i sovint sorgeixen problemes a causa de l'ambigüitat, inexactituds o malentesos inherents a la fase de mapeig, que afecten la planificació i el moviment posteriors. El mapatge i la planificació són útils en sistemes centrats en el control d'alt nivell, però no sempre són adequats per a les exigències dinàmiques d'habilitats de baix nivell, com ara caminar o córrer per terrenys difícils.
El nou sistema passa per alt les etapes de mapeig i planificació i dirigeix directament l'entrada visual al control del robot. El que veu el robot determina com es mou. Fins i tot els investigadors no van especificar com s'han de moure les cames. Aquesta tecnologia permet que el robot respongui ràpidament al terreny que s'acosta i es desplaci per ell de manera eficient.
Com que no es requereix cap mapeig ni planificació, i l'aprenentatge automàtic s'utilitza per entrenar moviments, els mateixos robots poden ser de baix cost. El robot que va utilitzar l'equip és almenys 25 vegades més barat que les alternatives existents. L'algoritme de l'equip té el potencial de fer que els robots de baix cost estiguin més disponibles.
Ananye Agarwal, estudiant de doctorat en aprenentatge automàtic a SCS, va dir: "El sistema utilitza la visió i la retroalimentació del cos directament com a entrada per a les ordres de sortida als motors del robot. Aquesta tècnica fa que el sistema sigui molt robust al món real. Si es rellisca. a les escales, es pot recuperar. Pot entrar en entorns desconeguts i adaptar-se".
Aquesta visió directa del control està inspirada biològicament. Els humans i els animals utilitzen la visió per moure's. Intenta córrer o fer equilibri amb els ulls tancats. La investigació prèvia de l'equip ha demostrat que els robots cecs (els que no tenen càmeres) poden conquerir terrenys difícils, però afegir visió i confiar-hi pot millorar molt el sistema.
L'equip també va mirar a la natura per buscar altres elements del sistema. Perquè un petit robot de menys d'un peu d'alçada pugés escales o obstacles propers a la seva alçada, va aprendre a adoptar els moviments que fan servir els humans per passar per sobre dels obstacles alts. Quan una persona ha d'aixecar les cames ben alt per pujar un esglaó o un obstacle, utilitza els malucs per moure les cames fora del camí, anomenada abducció i adducció, la qual cosa li dóna més espai. El mateix passa amb el sistema robòtic dissenyat per l'equip de Pathak, que utilitza la abducció de maluc per superar els obstacles que frenen alguns dels sistemes robòtics amb potes més avançats del mercat.
El moviment de les potes posteriors del quadrúpede també va inspirar l'equip. Quan un gat es mou per un obstacle, les seves potes posteriors eviten els mateixos objectes que les potes davanteres, sense l'ajuda d'un parell d'ulls propers. "Els animals de quatre potes tenen una memòria que permet a les seves potes posteriors seguir les seves potes davanteres. El nostre sistema funciona de manera similar", va dir Pathak. La memòria integrada del sistema permet a les potes posteriors recordar el que veu la càmera frontal i maniobrar per evitar obstacles.
"Com que no hi ha mapa, ni planificació, el nostre sistema recorda el terreny i com mou les seves potes davanteres, i ho converteix en les potes posteriors, i ho fa tan ràpid i perfectament", va dir Ashish Kumar, Ph.D. estudiant a Berkeley. Aquesta investigació podria ser un gran pas per resoldre els reptes existents amb robots amb potes i portar-los a les llars de la gent.