Американские инженеры научили робота-гепарда Cheetah 3 ходить по сложным поверхностям без использования данных с визуальных датчиков или предварительной информации о препятствиях. Благодаря этому робот может, к примеру, подниматься по лестнице, на ступенях которой находится множество посторонних подвижных объектов, рассказывает MIT News. Кроме того, разработчики показали, как робот запрыгивает на препятствие, высота которого в два раза превышает его рост.

Разработчики шагающих роботов, особенно четвероногих, достигли больших успехов как в создании аппаратной части, так и в разработке алгоритмов для ходьбы, бега и поддержания баланса при преодолении препятствий или внешних воздействиях. К примеру, широко известны роботы компании Boston Dynamics, которые не падают, даже когда их толкают ногами. Тем не менее, несмотря на явный прогресс в этой области, четвероногие роботы все еще значительно отстают в эффективности от животных, которыми вдохновлялись инженеры при их создании.

Как правило, такие роботы опираются на лидары или другие визуальные датчики, и создают с их помощью трехмерную карту окружающего пространства, но «зрение» робота может быть затруднено из-за внешних помех. Кроме того, созданная с помощью визуальных датчиков карта местности не учитывает то, что объекты на ней могут сдвинуться, когда робот наступит на них.

Инженеры из Массачусетского технологического института, которые уже несколько лет разрабатывают робота-гепарда Cheetah и в прошлом году представили его третью версию, рассказали о новых алгоритмах для робота, позволяющие ему эффективно передвигаться по сложному рельефу, не используя визуальные данные о нем. Один из алгоритмов создает виртуальную модель, отражающую положение робота относительно пола. Он собирает данные с гироскопов и акселерометров, а также датчиков, отражающих положение сегментов ног. Это позволяет алгоритму планировать движения ног и силы, которые ноги прикладывают после контакта с полом. Поскольку вычисления происходят в реальном времени, робот может адаптироваться к неожиданным изменениям рельефа, к примеру ступеньке лестницы или деревянному бруску, лежащему на пути:

Кроме того, теперь робот каждые 50 миллисекунд вычисляет, как отталкивание ног от пола повлияют на положения робота и его конечностей в течение ближайшей половины секунды. Это прогнозирование позволяет роботу двигаться не только в статичных условиях, но и когда на него оказывается внешнее воздействие, такое как толчок в бок. После обнаружения внешней силы робот вычисляет, как именно ему нужно изменить положение ног и с какой силой оттолкнуться, для того, чтобы скомпенсировать воздействие и не упасть.

На видеоролике разработчики показали некоторые возможности робота, о которых было известно ранее, а также некоторые новые. К примеру, роботу удалось запрыгнуть с места на препятствие, высота которого примерно в два раза превышает его рост. Для этого робот применяет динамические движения, отталкиваясь от пола только двумя ногами, а также меняя положение корпуса на конечном этапе.

Недавно другая группа американских инженеров научила двуногого робота, способного передвигаться по препятствиям разной высоты, расположенных на разном расстоянии. При этом робот не получает визуальных данных о среде и знает только о следующем препятствии, но использует динамическую походку, при которой его центр масс смещен вперед, а его положение нестабильно.

Автор: Григорий Копиев