Cheetah MIT enseñó a identificar y saltar obstáculos

Investigadores del Instituto de Tecnología de Massachusetts publicaron un video fascinante. Demuestra el resultado del trabajo de enseñar a un robo cheetah a saltar obstáculos en su camino. Para hacer esto, el robot estima la distancia a la barrera y su altura con la ayuda de un lidar, luego, como una criatura viviente, encuentra la mejor posición para un salto. Hay una corrección de pasos para lograrlo. El guepardo hace un salto, aterriza suavemente y continúa corriendo, restaurando su ritmo original.

El MIT Robogepard no es lo mismo que Cheetah de Boston Dynamics. Ambos proyectos están financiados por la Agencia de Proyectos de Investigación Avanzada de Defensa de EE. UU. Ambos son un intento de copiar la carrera de un guepardo real, un animal que puede acelerar a 120 kilómetros por hora en 2 segundos. Pero los robots tienen diferentes autores y son muy diferentes. En lugar de sistemas hidráulicos, el guepardo MIT utiliza accionamientos eléctricos de bajo par y alta velocidad especialmente diseñados. Se logra una mayor eficiencia energética a través de la recuperación de parte de la energía normalmente disipada. Debido a esto, puede reducir la batería y prescindir de un ruidoso motor de combustión interna.

El equipo de desarrollo del MIT enseñóCheetah saltando en septiembre del año pasado. Pero luego, esta acción se llevó a cabo a ciegas, el dispositivo no pudo distinguir los obstáculos en su camino. También en septiembre, el robot tuvo la oportunidad de funcionar sin un cable de alimentación externo: se colocaron baterías.


Clip de video que muestra los primeros saltos con autoalimentación, septiembre de 2014.

Ahora el guepardo del MIT puede ver los obstáculos frente a sí mismo con la ayuda de un lidar , un sistema óptico activo que utiliza un láser para mapear el espacio. Saltar a la carrera requiere una gran dinámica. Es necesario mantener el equilibrio y aterrizar adecuadamente. Para este proceso, los desarrolladores crearon un algoritmo de tres partes utilizando datos LIDAR. Tanto el lidar como el sistema informático están a bordo del guepardo, que proporciona un control autónomo. El programa se puede dividir en tres pasos.

El primero realiza la detección de obstáculos, estima su tamaño y distancia a ellos. Los investigadores utilizaron un modelo simple de espacio visual: la superficie se representa como una línea recta y cualquier barrera es una desviación de ella. Después de detectar un obstáculo, comienza el segundo componente. Se realiza el cálculo de la posición óptima para el salto y la corrección de pasos al acercarse al obstáculo. El guepardo acelera o disminuye la velocidad para alcanzar el punto deseado. El algoritmo funciona sobre la marcha, solo necesita 100 milisegundos para ejecutarse, es aproximadamente medio paso.

Finalmente, el robot alcanza el punto deseado. Aquí, como parte del tercer paso, el algoritmo calcula la ruta de salto. Los investigadores han creado una fórmula que, basada en la altura de la barrera y la velocidad del robot, proporciona la fuerza que los motores eléctricos deben desarrollar.



Según los investigadores, el algoritmo elige no la solución óptima, sino viable. Es decir, el guepardo a veces salta mucho más alto de lo necesario. Encontrar las mejores y más eficientes opciones energéticas puede llevar demasiado tiempo y potencia de procesamiento. Los investigadores sostienen que una solución imperfecta es aceptable, y una optimización excesiva puede ser peligrosa para un salto exitoso.

La capacidad de superar obstáculos se probó primero en una cinta de correr, luego en una carrera de obstáculos real. La cinta de correr era corta, de unos 4 metros de largo, y el guepardo corría en el medio. Por lo tanto, el robot se mantuvo en el orden de un metro a un obstáculo. Debido a esto, el algoritmo permitió superar solo el 70% de las barreras. Las pruebas de obstáculos en interiores funcionaron mejor porque el guepardo tenía más espacio y tiempo para tomar decisiones. El 90% de los saltos fueron exitosos.

Los resultados de las pruebas mostraron que el robot es capaz de superar barreras de hasta 46 centímetros (18 pulgadas) de altura, más de la mitad de su altura. Al mismo tiempo, se mantiene una velocidad de carrera promedio de 8 kilómetros por hora (5 millas por hora).

Un equipo de investigación presentará el guepardo corriendo y saltando en el DARPA Robotics Challenge en junio. En julio, los sistemas autónomos se presentarán en la conferencia Robotics: Science and Systems. En el futuro, los investigadores se darán cuenta de la posibilidad de saltar sobre una superficie blanda, por ejemplo, hierba.

Basado en materiales del sitio de noticias MIT .