Дослідники запустили собакоподібного чотирилапого робота, який поєднує в собі зовнішнє і пропріоцептивне сприйняття, щоб піднятися на гору заввишки 120 метрів всього за 31 хвилину. Це на чотири хвилини швидше, ніж час, необхідний людині, щоб пройти пішки. Гори часто складаються з крутих ділянок на слизькій землі, з високими сходами, гравієм та лісовими стежками, повними коріння дерев. Роботи на ногах, які можуть працювати автономно у віддалених та небезпечних умовах, допоможуть людям досліджувати великі висоти та незаймані території.
Зовнішнє сприйняття має вирішальне значення для швидкого та енергоефективного пересування, і роботи, що розпізнають місцевість до того, як вони торкнуться її, можуть заздалегідь плануватися і адаптуватися, щоб підтримувати швидкість і стабільність. Дослідницька група під керівництвом Марко Хаттера, професора робототехніки в Лабораторії систем робототехніки в ETH Zurich, Швейцарія, та ANYbotics, дочірній компанії школи, запустили комерційний чотирилапий робот ANYmal, який може переміщатися за декількома типами складного рельєфу.
Компанія та розробники намітили 3 найкращі напрямки розвитку роботів-собак, щоб зробити їх «ідеальними».
1. Не покладатись на датчики, самостійно судити про швидкість
Щоб пересуватися важкопрохідною місцевістю, люди та тварини автоматично комбінують зорове сприйняття навколишнього середовища з пропріоцепцією ніг і рук. Це дозволяє їм легко справлятися зі слизькою або пухкою землею і легше пересуватися. Досі, однак, роботи з ногами могли робити це лише обмеженою мірою.
«Причина в тому, що інформація про найближче оточення, реєстрована лазерними датчиками та камерами, часто буває неповною та неоднозначною», — пояснює Такахіро Мікі, докторант дослідницької групи Hurt та провідний автор дослідження.
Здатність роботів діяти, використовуючи зовнішнє сприйняття, є серйозною проблемою цієї технології. По-перше, сніг, рослинність і водні поверхні на горі мають високу відбивну здатність, і робот побачить у них перешкоди, на які не можна наступити або які зникнуть зовсім. По-друге, погана видимість через пил, туман на горі або відбивання світла і рослинності, що блокують датчики робота. Це може призвести до погіршення сприйняття сенсора.
Під впливом цих факторів найбільш поширеним рішенням для руху ніг робота є пропріоцепція. Це також сильно обмежує швидкість руху, тому що робот повинен спочатку відчути рельєф, а потім пристосуватися.
«Тому такий робот, як ANYmal, повинен мати можливість сам вирішувати, коли довіряти своєму візуальному сприйняттю навколишнього середовища і рухатися швидко, а коли краще діяти обережно і робити невеликі кроки», — каже Такахіро Мікі.
Підйом сходами2. Контролер швидко оминає перешкоди
Більш загальне рішення, запропоноване дослідницькою групою під керівництвом Хёрта, поєднує зовнішні та пропріоцептивні відчуття від рухів ніг робота. Дослідники розробили контролер руху на ніжках з високою надійністю та швидкістю, використовуючи рекурентний кодувальник, заснований на увазі. Кодер може інтегрувати пропріоцептивні та зовнішні вхідні дані та проходить наскрізне навчання. Це дозволяє роботу навчитися безперешкодно поєднувати різні модальності сприйняття.
«Роботи навчилися поєднувати візуальне сприйняття навколишнього середовища з пропріоцепцією або дотиком, що ґрунтується на прямому контакті ніг. Це дозволяє йому швидше, ефективніше і, найголовніше, надійніше переміщатися пересіченою місцевістю. У майбутньому ANYmal можна буде використовувати скрізь, де надто небезпечно для людини або важкодоступне для інших роботів», – сказав Герт.
Перш ніж робот зможе діяти в реальному світі, вчені створили численні перешкоди для чотирилапого робота у віртуальному тренувальному таборі. Це гарантує, що він зможе знайти ідеальний спосіб подолати безліч перешкод.
«Важливо оцінювати зовнішнє сприйняття робота в експериментах, – сказав Герт. Дослідники також порівняли рівень успішності дій робота на різних сходах та сходових майданчиках у додаткових експериментах із моделювання, щоб додатково кількісно оцінити його продуктивність.
ANYmal піднімається сходамиТестування та оцінка роботів-собак
Під час оцінки дослідники задали роботу фіксовану швидкість руху вперед 0,7 м/с протягом 10 секунд. Тестування також включає збирання 300 експериментальних даних для розрахунку ймовірності успіху. Критерієм успіху експерименту є перевищення дистанції дії робота 4 метри. Результати дослідження показують, що продуктивність контролера цього чотирилапого робота значно краща, ніж у базової моделі. Він може перетинати більше типів місцевості.
3. Ітеративне навчання у кількох середовищах
Дослідницька група також використала модель «вчитель-учень» для навчання собак-роботів. Під час навчання Герт встановив контрольну частоту інформаційної політики на 50 Гц. Він також зібрав дані про траєкторію за 250 періодів часу для кожного середовища, щоб сформувати навчальну ітерацію. Потім вони розпаралеліли змодельовані середовища для одночасного навчання 1000 середовищ.
Для моделі вчителя дослідники використовували алгоритм глибокого навчання із підкріпленням PPO. Це може ефективно виміряти розмір кроку робота. Перш ніж об’єднати спостереження, вони нормалізують їх, використовуючи ковзне середнє та стандартне відхилення. Крім того, різні експерименти експонентно оновлюються з кожним сеансом навчання.
Щодо студентської моделі, Херт сказав: «Ми узагальнили 300 середовищ і зібрали траєкторії для 400 періодів часу для однієї ітерації навчання… Завдяки цьому навчанню робот може освоїти найскладнішу природну місцевість у ситуаціях, з якими він ніколи раніше не стикався… Це працює навіть тоді коли дані датчиків у найближчому оточенні неоднозначні».
За словами Херта, ANYmal покладатиметься на своє пропріоцептивне почуття, щоб діяти безпечно. Він буде поєднувати швидкість та ефективність зовнішнього сприйняття з безпекою пропріоцепції.
Висновок: роботи можуть допомогти людям досліджувати невідомі області
У практичних сценаріях застосування ANYmal може автоматично та швидко долати багато перешкод. Він також може долати важкопрохідну місцевість, автономно досліджуючи вузькі тунелі, печери та підземні системи міської інфраструктури. Можливості робота по швидкому обходу перешкод та сприйняттю ще більше покращені. У майбутньому, в різних екстремальних умовах, наприклад, після землетрусу, після ядерної катастрофи або під час лісової пожежі, ці роботи можуть бути дуже важливими. Деякі регіони та ландшафти надто важкі чи небезпечні для людей. Ці роботи стануть у пригоді для таких ситуацій.
В останні роки розширюється застосування досліджень у галузі робототехніки. Роботизовані дії у поєднанні з пропріоцептивними та зовнішніми сенсорними технологіями вирішують багато проблем руху роботів. У майбутньому дослідження та застосування собак-роботів значно розширяться.
