机器人如何学会徒步旅行

腿的机器人在埃塞尔山峰的岩石路径上垂直,距离海拔1,098米。
照片:Takahiro Miki /苏黎世联邦理工学院

陡峭的地面,高步,碎片和森林小径充满了根:苏黎世湖南端的1,098米高的etzel的路径有很多障碍。但是,来自苏黎世的机器人系统实验室的四桥机器人克服了31分钟的徒步旅行中毫不费力地克服了120个垂直仪表。这比人类徒步旅行者的估计持续时间快4分钟 - 没有跌倒或缺陷。

这是通过新的控制技术实现的,该技术是由机器人LED的研究人员Marco Hutte em Limber Levery in Groupdations科学的机器人.“这个机器人已经学会将对环境的视觉感知与本体感知结合起来,本体感知是一种基于腿部直接接触的触觉。这使得它能够更快、更有效地应对粗糙的地形,最重要的是,更稳健。”Hutter说。在未来,ANYmal可以用于任何对人类来说太危险或其他机器人无法通过的地方。

准确地感知环境

为了导航困难的地形,人类和动物非常自动地将对他们的环境的视觉感知与他们的腿和手的预感相结合。这使它们可以轻松地处理湿滑或软的地面并充满信心地移动,即使能见度低。到目前为止,腿的机器人能够在有限的程度上做到这一点。

“原因是激光传感器和摄像机记录的即时环境的信息通常不完全和暧昧,”哈哈罗·米哈(Takahiro Miki)解释说,哈克群体的博士生和该研究的主要作者。例如,高草,浅水坑或雪看起来是不可逾越的障碍物,或者是部分不可见的,即使机器人实际上可以遍历它们。此外,机器人的视图可以通过困难的照明条件,灰尘或雾来遮挡现场。

“这就是为什么可以使用的机器人能够能够在信任对环境的视觉感知并轻快地前进时自己决定自己,并且当最好谨慎和小步进行谨慎行事时,”Miki说。“这是一个很大的挑战。”

虚拟培训营

由瑞士苏黎世联邦理工学院(ETH)研究人员开发、由瑞士苏黎世联邦理工学院(ETH)附属公司ANYbotics商业化的腿式机器人“ANYmal”,得益于一种基于神经网络的新型控制器,首次能够将外部和本体感知结合起来。在机器人的能力在现实世界中进行测试之前,科学家们在虚拟训练营中将该系统暴露在众多障碍和错误来源中。这让网络学会机器人克服障碍的理想方式,以及它何时可以依赖环境数据,何时可以更好地忽略这些数据。

“通过这种培训,机器人能够掌握最困难的自然地形,而不是以前看过,”埃尔希教教授哈克说。即使在立即环境上的传感器数据是模糊或模糊的传感器数据也是有效的。然后,随后扮演安全性并依赖于其预先看法。根据休假,这使得机器人可以结合两个世界的最佳:外部传感的速度和效率和预先感应的安全性。

在极端条件下使用

无论是地震、核灾难还是森林火灾,像ANYmal这样的机器人可以主要用于对人类来说太危险的地方,以及其他机器人无法应对复杂地形的地方。

在去年9月,Anymal能够展示新的控制技术在DARPA地下挑战中的工作程度,这是世界上最着名的机器人学竞争。Eth苏黎世机器人自动,快速越来越多的障碍物和困难的地形,而自主地探索狭窄的隧道,洞穴和城市基础设施的地下系统。这是为什么Eth苏黎世研究人员作为Cerberus团队的一部分的重要组成部分,首先赢得了200万美元的奖品。

参考

Miki T,Lee J,Hwangbo J,Wellhausen L:学习野外Quadrupedal机器人的强大感知运动,科学的机器人2022,DOI:10.1126 / scirobotics.abk2822call_made.

杂志:科学机器人
DOI:10.1126 / scirobotics.abk2822
研究方法:实验研究
研究对象:不适用
文章标题:四足机器人在野外的鲁棒感知运动学习
文章出版日期:2022年1月19日

媒体联系人

彼得Rueegg
苏黎世联邦理工学院
peter.rueegg@hk.ethz.ch
办公室:446-324-532

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