Теперь робот Cheetah(Гепард) 3 MIT может прыгать и скакать по пересеченной местности, подниматься по лестнице, заваленной мусором, и быстро восстанавливать равновесие. 90-фунтовый механический зверь — размером с большого лабрадора — намеренно предназначен для всего этого, не полагаясь на камеры или любые внешние датчики окружающей среды. Вместо этого он проворно «чувствует» свой путь через свое окружение таким образом, что инженеры описывают как «слепое передвижение», так же, как пробиваться через черную комнату. «Существует много неожиданных действий, с которыми робот должен справиться, не слишком полагаясь на видение», — говорит дизайнер робота Sangbae Kim, адъюнкт-профессор машиностроения в Массачусетском технологическом институте. «Видение может быть шумным, слегка неточным, а иногда и недоступным, и если вы слишком полагаетесь на видение, ваш робот должен быть очень точным и в конечном итоге будет медленным. Поэтому мы хотим, чтобы робот больше полагался на тактильную информацию. Таким образом, он может справляться с неожиданными препятствиями и при этом двигаться быстро».

В октябре на Международной конференции по интеллектуальным роботам в Мадриде исследователи представят возможности робота без зрения. Помимо слепого передвижения, команда продемонстрирует улучшенное оборудование робота, в том числе расширенный диапазон движения по сравнению с его предшественником Cheetah 2, который позволяет роботу растягиваться назад и вперед и крутиться из стороны в сторону, подобно тому, что на видео до прыжка.

Kim предполагает, что в течение ближайших нескольких лет робот выполнит задачи, которые в противном случае были бы слишком опасными или недоступными для людей.

«Cheetah 3 предназначен для выполнения универсальных задач, таких как осмотр электростанций, который включает в себя различные условия местности, включая лестницы, бордюры и препятствия на земле», — говорит Kim. «Я думаю, что есть бесчисленные случаи, когда мы хотели посылать роботов для выполнения простых задач вместо людей. Опасную, грязную и трудную работу можно сделать гораздо безопаснее с помощью роботов с дистанционным управлением».

Алгоритм принятия решений

Cheetah 3 может вслепую пробираться вверх по лестницам и через неструктурированную местность и может быстро восстановить равновесие перед лицом неожиданных сил благодаря двум новым алгоритмам, разработанным командой Kim: алгоритму обнаружения контакта и алгоритму прогнозирования управления.

Алгоритм обнаружения контакта помогает роботу определить наилучшее время для того, чтобы текущая нога переключилась с качания в воздухе, на встать на землю.

«Когда речь заходит о переключении с воздуха на землю, переключение должно быть очень хорошим», — говорит Kim.

Алгоритм обнаружения контакта помогает роботу определить лучшее время для перехода ноги между колебаниями и шагом, постоянно вычисляя для каждой ноги три вероятности: вероятность контакта ноги с землей, вероятность создания силы после того, как нога попадает на землю и вероятность того, что нога будет в середине. Алгоритм вычисляет эти вероятности на основе данных гироскопов, акселерометров и положений суставов ног, которые фиксируют угол и высоту ноги относительно земли.

Если, например, робот неожиданно ступит на деревянный блок, его тело внезапно наклонится, сдвинув угол и высоту робота. Эти данные будут немедленно поданы на вычисление трех вероятностей для каждой ноги, которые алгоритм будет сочетать, чтобы оценить, должна ли каждая нога совершать точек вниз, или поднимать и отбрасывать, чтобы сохранить равновесие — все это время робот практически слеп.

«Если люди закрывают глаза и делают шаг, у нас есть ментальная модель для того, где может быть земля, и может подготовиться к ней. Но мы также полагаемся на ощущение прикосновения земли, — говорит Kim. «Мы делаем то же самое, комбинируя несколько источников информации, чтобы определить время перехода».

Исследователи протестировали алгоритм в экспериментах с бегом Cheetah 3 на лабораторной беговой дорожке и поднялись по лестнице. Обе поверхности были завалены случайными объектами, такими как деревянные блоки и рулоны ленты.

«Он не знает высоты каждого шага и не знает, что на лестнице есть препятствия, но он просто шагает, не теряя равновесия», — говорит Kim. «Без этого алгоритма робот был бы очень неустойчивым и легко упал».

Планы на будущее

Слепое передвижение робота также частично было вызвано алгоритмом прогнозом управления, который предсказывает, какое усилие необходимо применять для данной ноги, как только она совершит шаг.

«Алгоритм обнаружения контакта скажет вам:«Настало время применить силу к земле», — говорит Kim. «Но как только вы окажетесь на земле, теперь вам нужно рассчитать, какие силы применять, чтобы вы могли правильно двигать тело».

Алгоритм управления прогнозом модели рассчитывает мультипликативные положения тела и ног робота в полсекунды в будущем, если какая-либо сила применяется любой данной ногой при ее контакте с землей.

«Скажем, что кто-то пинает робота в бок”, — говорит Kim. “Когда нога уже на земле, алгоритм решает, какую я должен применить силу на ногу? Потому что у меня есть нежелательная скорость слева, поэтому я хочу применить силу в противоположном направлении, чтобы убить эту скорость. Если я применю 100 ньютонов в противоположном направлении, что произойдет через полсекунды?”

Алгоритм предназначен для выполнения этих вычислений для каждого этапа каждые 50 миллисекунд или 20 раз в секунду. В экспериментах исследователи прикладывали неожиданные силы, пиная и толкая робота, когда он бежал рысцой на беговой дорожке, и дергая его за поводок, когда он поднимался по лестнице с препятствиями. Они обнаружили, что алгоритм предсказания позволяет роботу быстро создавать встречные силы, чтобы восстановить равновесие и продолжать двигаться вперед, не наклоняясь слишком далеко в противоположном направлении.

“Именно благодаря этому упреждающему контролю можно применить правильные силы на земле в сочетании с этим алгоритмом контактного перехода, который делает каждый контакт очень быстрым и безопасным”, — говорит Kim.

Команда уже добавила камеры к роботу, чтобы дать ему визуальную обратную связь о своем окружении. Это поможет в отображении общей среды и даст роботу визуальную информацию о больших препятствиях, таких как двери и стены. Но на данный момент команда работает над дальнейшим улучшением слепого движения робота.

“Сначала нам нужен очень хороший контроллер без зрения», — говорит Kim. “И когда мы добавим зрение, даже если оно может дать вам неправильную информацию, нога должна быть в состоянии справиться с препятствием. Потому что если это то, что камера не видит? Что он будет делать? Вот где слепое передвижение может помочь. Мы не хотим слишком доверять нашему зрению.”

Это исследование было поддержано, в частности, Naver, Toyota Research Institute, Foxconn и военно-воздушным управлением научных исследований.