Четвероногого робота научили смотреть под ноги

Конструкторы для обучения детей робототехнике

Share Button

Инженеры из Италии и Великобритании разработали алгоритм для четвероногих роботов, позволяющий им планировать свои шаги, опираясь на данные с визуальных датчиков. Благодаря тому, что алгоритм работает в реальном времени, робот может реагировать на толчки и другие вмешательства, возникшие уже после поднятия ноги, рассказывают авторы работы, которая будет представлена на конференции IROS 2018.

Четвероногого робота научили смотреть под ноги

Многие четвероногие роботы во время ходьбы рассчитывают примерную траекторию, опускают ногу на поверхность вслепую, и останавливают ее, когда обнаруживают контакт с поверхностью. Этого достаточно во многих случаях, но, к примеру, при наличии глубоких ям на поверхности робот просто упадет в одну из них, опуская ногу в ожидании контакта. Более совершенные роботы, которые опираются на визуальные данные, защищены от таких ситуаций, но почти все из них имеют другой недостаток — расчет траектории ног происходит перед каждым шагом и такое движение будет успешным только при условии, что во время шага робот не столкнулся в внешними возмущениями, такими как толчок в бок.

Клаудио Семини (Claudio Semini) и его коллеги из Итальянского технологического института и Оксфордского университета разработали систему, позволяющую роботу исключительно с помощью своих датчиков и компьютера постоянно отслеживать расположение препятствий на пути и воздействия, оказанные на него уже во время совершения шага.

Разработчики адаптировали алгоритм для разработанного несколько лет назад четвероногого робота HyQ. Его ноги имеют три степени свободы и двигаются благодаря гидравлическим приводам. Он оснащен большим количеством датчиков: гироскопом, акселерометром и датчиками положений сегментов ног для сбора данных о самом себе, а также камерой глубины и лидаром для отслеживания окружающей обстановки.

Модель робота на неровной поверхности, размеченной нейросетью

Модель робота на неровной поверхности, размеченной нейросетью.
Octavio Villarreal et al. / arXiv.org, 2018

Данные с этих датчиков отдаются планировщику движений, включающему в себя сверточную нейросеть, которая в реальном времени размечает рельеф перед ней на зоны, в которые робот может наступать, и зоны, опасные для шагов. Поскольку задержка сбора данных с датчиков составляет около миллисекунды, а их обработка нейросетью занимает 0,1 миллисекунды, робот может не только планировать шаги в обычной обстановке, но и менять свою траекторию, если его толкнули или потянули, даже когда нога уже опускается на поверхность.

Источник: NPlus1.

Share Button

Нет комментариев.

Оставить комментарий

© 2014-2018 Занимательная робототехника, Гагарина Д.А., Гагарин А.С., Гагарин А.А. All rights reserved / Все права защищены. Копирование и воспроизведение в любой форме запрещено. Политика кофиденциальности. Соглашение об обработке персональных данных.
Наверх