Робота Atlas научили планировать путь в развалинах и протискиваться в узкие проемы - Dikobraz NEWS

Робота Atlas научили планировать путь в развалинах и протискиваться в узкие проемы

Робота Atlas научили планировать путь в развалинах и протискиваться в узкие проемы

Робота Atlas научили планировать путь в развалинах и протискиваться в узкие проемыРобота Atlas научили планировать путь в развалинах и протискиваться в узкие проемыРобота Atlas научили планировать путь в развалинах и протискиваться в узкие проемыРобота Atlas научили планировать путь в развалинах и протискиваться в узкие проемыРобота Atlas научили планировать путь в развалинах и протискиваться в узкие проемы


Инженеры научили гуманоидного робота Atlas самостоятельно планировать путь в сложной обстановке, которая имитирует развалины. Робот самостоятельно оценивает, куда и как именно можно поставить ногу, при этом учитывая, пройдет ли по выбранному пути его корпус, и выбирает наиболее оптимальный маршрут. Демонстрационный ролик опубликован на YouTube-канале IHMC.

Гуманоидный робот Atlas, разработанный Boston Dynamic, вместе с командой IHMC принимал участие в DARPA Robotics Challenge в 2015 году. С тех пор алгоритмы управления роботами существенно продвинулись вперед (достаточно вспомнить, что уже два года спустя Atlas научился делать сальто), однако тогда они были весьма примитивны и с трудом справлялись с передвижением даже по ровной поверхности. Поэтому на DRC команда IHMC вручную планировала каждый шаг Atlas: удаленный оператор через камеру оценивал обстановку и принимал решение о том, в какое место робот должен поставить ногу. Это не только медленно, но и неэффективно — человеческий фактор в итоге сыграл свою роль, робот оступился и упал, пытаясь пройти сложный участок. С тех пор инженеры IHMC значительно улучшили алгоритмы управления гуманоидными роботами и продемонстрировали это в новом видео. 

Данные, собранные с датчиков Atlas, используются для построения модели окружающего пространства, в которой выделяются отдельные поверхности, пригодные для постановки ноги. После этого робот планирует последовательность шагов к заданной точке назначения алгоритмом поиска А*, где один шаг соответствует одной вершине графа. Каждый возможный шаг представляется множеством позиций, доступных роботу для перемещения ноги, и когда большая часть неподходящих позиций отбрасывается, алгоритм выбирает шаг, наилучшим образом приближающий его к цели.

Алгоритм планирования также позволяет роботу использовать поверхности, которые по размеру меньше ступни — благодаря этому Atlas может строить более выгодные маршруты в сложной обстановке (например, перейти яму по узкой доске). Также планировщик учитывает размеры корпуса Atlas при планировании пути. Это позволяет не только избегать столкновений, но и дает роботу возможность протискиваться боком в узких проемах.

Читать ещё:  С помощью 3D-печати ученые создали бионический глаз

При этом разработанная инженерами система не привязана к конкретному гуманоидному роботу — в ролике также демонстрируется, как планировщик пути использует робот Valkyrie, созданный по заказу NASA. Сначала он идет по кратчайшему пути к цели, а затем дважды изменяет путь, когда дорогу ему неожиданно перегораживают коробками.

Стоит отметить, что еще в 2016 году в IHMC научили робота Atlas ходить по сложной поверхности, самостоятельно определяя подходящую точку опоры: если Atlas не может поставить ступню целиком, то он частично нагружает выставленную вперед ногу, а также изменяет угол постановки ступни, пока не найдет наиболее устойчивое положение. По-видимому, эти наработки частично или полностью интегрированы в новый планировщик. 

Другой примечательный робот Boston Dynamic, способный совершать сложные движения — двухметровый Handle. Он предназначен для переноски грузов, может развивать скорость до 14,5 километров в час, заряда аккумулятора хватает приблизительно на 24 километра. Робот работает на электроприводах и гидравлике, может прыгать в высоту на 1,2 метра и поднимает груз массой в 45 килограммов (дополнительно его можно оснастить присоской для переноски груза).

Николай Воронцов



Источник
Автор: Технологии