Cheetah MIT diajarkan untuk mengidentifikasi dan melompati rintangan

Para peneliti di Massachusetts Institute of Technology menerbitkan video yang menarik. Ini menunjukkan hasil dari pekerjaan mengajar cheetah robo untuk melompati rintangan di jalurnya. Untuk melakukan ini, robot memperkirakan jarak ke penghalang dan tingginya menggunakan lidar, lalu, seperti makhluk hidup, ia menemukan posisi terbaik untuk melompat. Ada koreksi langkah untuk mencapainya. Cheetah melompat, mendarat dengan lembut dan terus berlari, memulihkan kecepatan aslinya.

Robogepard MIT tidak sama dengan Cheetah dari Boston Dynamics. Kedua proyek ini didanai oleh Badan Proyek Penelitian Lanjutan Pertahanan AS. Keduanya merupakan upaya untuk menyalin jejak cheetah nyata - hewan yang dapat berakselerasi hingga 120 kilometer per jam dalam 2 detik. Tetapi robot memiliki penulis yang berbeda dan sangat berbeda. Alih-alih hidrolika, MIT cheetah menggunakan penggerak listrik kecepatan rendah dan torsi tinggi yang dirancang khusus. Efisiensi energi yang lebih besar dicapai melalui pemulihan sebagian dari energi yang biasanya hilang. Karena ini, Anda dapat mengurangi baterai dan melakukannya tanpa mesin pembakaran internal yang bising.

Tim pengembangan MIT mengajarCheetah melompat kembali pada bulan September tahun lalu. Tetapi kemudian tindakan ini dilakukan secara membabi buta, perangkat tidak dapat membedakan rintangan di jalurnya. Juga pada bulan September, robot mendapat kesempatan untuk berjalan tanpa kabel daya eksternal - baterai dimasukkan ke dalamnya.


Video yang menampilkan lompatan pertama dengan self-powered, September 2014.

Sekarang cheetah MIT dapat melihat rintangan di depannya dengan bantuan lidar , sistem optik aktif yang menggunakan laser untuk memetakan ruang. Melompati lari membutuhkan dinamika tinggi. Perlu untuk menjaga keseimbangan dan mendarat secara memadai. Untuk proses ini, para pengembang membuat algoritma tiga bagian menggunakan data Lidar. Baik lidar dan sistem komputer berada di atas cheetah, yang memberikan kontrol otonom. Program ini dapat dibagi menjadi tiga langkah.

Yang pertama melakukan deteksi hambatan, memperkirakan ukuran dan jaraknya. Para peneliti menggunakan model ruang visual sederhana: permukaan direpresentasikan sebagai garis lurus, dan setiap hambatan merupakan penyimpangan darinya. Setelah mendeteksi hambatan, komponen kedua dimulai. Perhitungan posisi optimal untuk lompat dan koreksi langkah saat mendekati rintangan dilakukan. Cheetah dapat berakselerasi atau melambat untuk mencapai titik yang diinginkan. Algoritma bekerja dengan cepat, hanya perlu 100 milidetik untuk dieksekusi - sekitar setengah langkah.

Akhirnya, robot mencapai titik yang diinginkan. Di sini, sebagai bagian dari langkah ketiga, algoritma menghitung jalur lompatan. Para peneliti telah menciptakan formula yang, berdasarkan ketinggian penghalang dan kecepatan robot, memberikan kekuatan yang harus dikembangkan oleh motor listrik.



Menurut para peneliti, algoritma memilih bukan yang optimal, tetapi solusi yang layak. Artinya, cheetah kadang-kadang melompat jauh lebih tinggi dari yang diperlukan. Menemukan opsi terbaik dan paling hemat energi dapat menghabiskan terlalu banyak waktu dan tenaga pemrosesan. Para peneliti berpendapat bahwa solusi yang tidak sempurna dapat diterima, dan optimasi yang berlebihan dapat berbahaya untuk lompatan yang sukses.

Kemampuan untuk mengatasi rintangan pertama kali diuji pada treadmill, kemudian pada rintangan nyata. Treadmill pendek, panjang sekitar 4 meter, dan cheetah berlari di tengah. Oleh karena itu, robot tetap berada di urutan satu meter ke rintangan. Karena itu, algoritma ini memungkinkan untuk mengatasi hanya 70% dari hambatan. Tes rintangan di dalam ruangan berkinerja lebih baik karena cheetah memiliki lebih banyak ruang dan waktu untuk mengambil keputusan. 90% dari lompatannya berhasil.

Hasil tes menunjukkan bahwa robot mampu mengatasi hambatan hingga 46 sentimeter (18 inci) tinggi - lebih dari setengah tingginya sendiri. Pada saat yang sama, kecepatan lari rata-rata 8 kilometer per jam (5 mil per jam) dipertahankan.

Sebuah tim peneliti akan mempresentasikan cheetah berlari dan melompat di Tantangan Robotika DARPA pada bulan Juni. Pada bulan Juli, sistem otonom akan ditampilkan di konferensi Robotika: Sains dan Sistem. Di masa depan, para peneliti akan menyadari kemungkinan melompat di permukaan yang lunak, misalnya, rumput.

Berdasarkan bahan dari situs berita MIT .