Carnegie Mellon Üniversitesi Bilgisayar Bilimleri Okulu ve California Üniversitesi, Berkeley'deki araştırmacılar, nispeten küçük bacaklara sahip düşük maliyetli bir robotun yüksekliğine yakın merdivenlerden inip çıkmasını, kayalık, kaygan, engebeli, dik bir şekilde geçmesini sağlayan bir robotik sistem tasarladılar. ve çeşitli arazi. Uçurumları köprüleyin, kayaları ve bordürleri soyun ve hatta karanlıkta çalışın.
Robotik Enstitüsü'nde yardımcı doçent olan Deepak Pathak, "Küçük robotlara merdiven çıkma ve çeşitli ortamların üstesinden gelme yeteneği vermek, insanların evlerinde olduğu kadar arama kurtarma operasyonlarında da yararlı olan robotlar geliştirmek için kritik önem taşıyor" dedi. . Birçok günlük görevi yerine getirebilen robotlar."
Ekip, robotu halka açık parklardaki engebeli merdivenlerde ve yamaçlarda test ederek, basamaklı taşların ve kaygan yüzeylerin üzerinden geçmesi için zorlayarak ve bir engelin üzerinden atlayan bir insan kadar uzun olduğu için merdivenleri tırmanmasını isteyerek robotu test etti. Robot, zorlu arazilere hızla uyum sağlamak ve bunların üstesinden gelmek için vizyonuna ve küçük bir yerleşik bilgisayara güveniyor.
Araştırmacılar, robotları zorlu arazide yürüme ve tırmanma alıştırmaları yaptıkları bir simülatörde 4,000 klonla eğitti. Simülatörün hızı, robotun bir günde altı yıllık deneyim kazanmasını sağlıyor. Simülatör ayrıca, eğitim sırasında öğrenilen motor becerileri, araştırmacıların gerçek robotta kopyaladığı sinir ağında depoladı. Bu yaklaşım, geleneksel yöntemlerden farklı olarak robotun -- hareketinin herhangi bir manuel mühendisliğini gerektirmez.
Robotik sistemlerin çoğu, çevrelerinin bir haritasını oluşturmak için kameraları kullanır ve bu haritayı, yürütmeden önce hareketleri planlamak için kullanır. Süreç yavaştır ve haritalama aşamasının doğasında var olan ve sonraki planlamayı ve hareketi etkileyen belirsizlik, yanlışlıklar veya yanlış anlamalar nedeniyle sorunlar sıklıkla ortaya çıkar. Haritalama ve planlama, üst düzey kontrole odaklanan sistemlerde yararlıdır, ancak zorlu arazide yürümek veya koşmak gibi düşük düzeyli becerilerin dinamik talepleri için her zaman uygun değildir.
Yeni sistem, haritalama ve planlama aşamalarını atlar ve görsel girdiyi doğrudan robotun kontrolüne yönlendirir. Robotun gördüğü şey, nasıl hareket edeceğini belirler. Araştırmacılar bile bacakların nasıl hareket etmesi gerektiğini belirtmedi. Bu teknoloji, robotun yaklaşmakta olan araziye hızlı bir şekilde yanıt vermesine ve verimli bir şekilde hareket etmesine olanak tanır.
Haritalama veya planlama gerekmediği ve hareketleri eğitmek için makine öğrenimi kullanıldığı için, robotların kendileri düşük maliyetli olabilir. Ekibin kullandığı robot, mevcut alternatiflerden en az 25 kat daha ucuz. Ekibin algoritması, düşük maliyetli robotları daha yaygın hale getirme potansiyeline sahip.
SCS'de makine öğrenimi alanında doktora öğrencisi olan Ananye Agarwal şunları söyledi: "Sistem, robotun motorlarına komutları göndermek için doğrudan girdi olarak vücuttan gelen görüşü ve geri bildirimi kullanır. Bu teknik, sistemi gerçek dünyada çok sağlam kılar. Eğer kayarsa merdivenlerde, İyileşebilir. Bilinmeyen ortamlara girip uyum sağlayabilir."
Bu doğrudan kontrol vizyonu biyolojik olarak esinlenmiştir. İnsanlar ve hayvanlar hareket etmek için görme yetisini kullanırlar. Gözleriniz kapalıyken koşmayı veya dengede durmayı deneyin. Ekibin önceki araştırması, kör robotların (kamerası olmayanlar) zorlu arazilerin üstesinden gelebileceğini, ancak görüş eklemenin ve ona güvenmenin sistemi büyük ölçüde iyileştirebileceğini göstermiştir.
Ekip, sistemin diğer unsurları için de doğaya baktı. Merdivenleri veya yüksekliğine yakın engelleri tırmanmak için bir fitten daha kısa olan küçük bir robot için, insanların uzun engellerin üzerinden geçmek için kullandıkları hareketleri benimsemeyi öğrendi. Bir kişinin bir basamağa veya engele tırmanmak için bacaklarını yukarı kaldırması gerektiğinde, bacakları yoldan çekmek için kalçalarını kullanır, bu ona daha fazla alan sağlayan abdüksiyon ve adduksiyon olarak adlandırılır. Aynısı, Pathak'ın ekibi tarafından tasarlanan ve piyasadaki en gelişmiş bacaklı robotik sistemlerden bazılarını engelleyen engellerin üstesinden gelmek için kalça kaçırmayı kullanan robotik sistem için de geçerli.
Dört ayaklının arka ayaklarının hareketi de ekibe ilham verdi. Bir kedi bir engelin içinden geçtiğinde, yakınlardaki bir çift gözün yardımı olmadan arka ayakları ön ayakları gibi aynı nesnelerden kaçınır. Pathak, "Dört ayaklı hayvanların arka ayaklarının ön ayaklarını takip etmesini sağlayan bir hafızası var. Bizim sistemimiz de benzer şekilde çalışıyor." Sistemin yerleşik hafızası, arka bacakların ön kameranın gördüklerini hatırlamasını ve engellerden kaçınmak için manevra yapmasını sağlar.
Doktora Ashish Kumar, "Harita, planlama olmadığı için sistemimiz araziyi ve ön ayaklarını nasıl hareket ettirdiğini hatırlıyor ve bunu arka ayaklarına çeviriyor ve bunu çok hızlı ve mükemmel bir şekilde yapıyor" dedi. Berkeley'de öğrenci. Bu araştırma, mevcut zorlukları bacaklı robotlarla çözme ve onları insanların evlerine taşıma yönünde büyük bir adım olabilir.