Швейцарские инженеры разработали для четвероногих роботов двухуровневый нейросетевой алгоритм управления. Он позволяет робособакам передвигаться по сложной неструктурированной местности с хаотично расположенными препятствиями, в том числе проходить, приседая к земле и двигаясь в полуприседе под нависающими сверху объектами, которые ограничивают высоту прохода. Готовые алгоритмы проверили в симуляции и на реальных четвероногих роботах ANYmal.

Препринт статьи опубликован на сайте arxiv.org.

Четвероногие роботы известны своей способностью передвигаться по неровной местности. Они могут ходить по лестницам, совершать прыжки, и приседать, изменяя высоту корпуса относительно поверхности за счет ног с несколькими степенями свободы. Поэтому считается, что роботы этого типа могут подойти для работы в опасных или недоступных для человека областях, например, для поиска выживших под завалами разрушенных в результате стихийных бедствий зданий. Однако до последнего времени задача эффективной навигации четвероногих роботов в сильно неструктурированном ограниченном пространстве с большим количеством нависающих сверху препятствий оставалась нерешенной.

Инженеры под руководством Марко Хуттера (Marco Hutter) из Швейцарской высшей технической школы Цюриха решили восполнить этот пробел. Они разработали алгоритм управления для четвероного робота, обеспечивающий устойчивое передвижение в ограниченных неструктурированных средах.