или войти через:
Ваша корзина пока пуста
favorite_border
Доступно только зарегистрированным пользователям

Команда MIT представила уникальный алгоритм движения роботов (видео)

schedule 16.06.2015 в 06:55 link MIT DARPA Robotics Challenge DARPA Robotics Challenge 2015
Несмотря на то, что команда из MIT финишировала шестой из 25 участников DARPA Robotics Challenge, исследователи весьма довольны своим роботом, а именно алгоритмом его действия, который является по-настоящему инновационным, - сообщает Robotics.ua.



В теории контроль динамической системы, такой как робот, самолет, или электросеть, часто рассматривается как проблема оптимизации.Хитрость заключается в том, чтобы придумать математическую функцию, минимальное значение которой представляет собой желаемое положение системы. Задачи оптимизации могут быть чрезвычайно сложными, так как они часто используются для автономного анализа, например, для определения того, насколько хорошо более простые алгоритмы управления могут работать. Алгоритмы управления роботом команды Массачусетского технологического института могут решать проблемы оптимизации на ходу. Это требует инноваций на нескольких фронтах.

Центры давления

Управление автономным роботом можно разделить, грубо говоря, между двумя типами алгоритмов: планирования движением, которое определяет, как робот должен двигаться и выполнять задачи, и контроль, который посылает управляющие сигналы на суставы робота во время выполнения задачи.

Когда двуногий робот делает шаг, его ноги касаются земли в различных точках в течение длительного времени. Функциональные факторы во всех этих силах будет трудно оптимизировать, но они становятся гораздо более эффективными, если силы применяются на каждую ногу в одной только точке.

Исследователи Массачусетского технологического института нашли способ обобщить этот подход с более сложными движениями в трех измерениях. Таким образом, их планирование находит контакты между руками и объектами, которыми робот манипулирует в окружающей среде.

Кроме того, планирование рассматривает силы, создаваемые этими контактами в шести измерениях, а не трех. Это также факторы окружающей среды в ограничениях, таких как избежание столкновений с близлежащими объектами или сохранение объектов, которыми робот манипулирует в поле зрения его лазерного дальномера.

Наконец, это сводит все факторы вместе с одной большой задачей оптимизации. Таким образом, вместо того, чтобы планировать точки соприкосновения, а затем рассчитывать  силы, алгоритм выбирает только те точки соприкосновения, которые минимизируют смещение центра тяжести робота.

Удержание баланса

Алгоритм управления более низкого уровня не может позволить игнорировать силы, действующие в отдельных точках контактов. Ранее, ученый из MIT Russ Tedrake поставил амбициозную цель создания системы, которая могла бы оценить информацию от датчиков робота и переместить траектории его конечностей со скоростью 1000 раз в секунду, или в размере одного килогерц.
Это звучит устрашающе, но, как объясняет Tedrake, помимо определенной точки, высокая скорость фактически становится преимуществом. Одна тысячная секунды позволяет иметь мало времени для изменения новых ограничений, что, как правило, происходит по частям. С одним показанием датчика к другому алгоритм служит для удовлетворения более чем одного или двух новых ограничений, которые, как правило, управляют роботом с небольшой корректировкой.

В одном из тестов члены команды MIT поручили своему роботу вылезти из внедорожника, который они использовали для проверки навыков вождения; как только он передал всю свою массу к одной ноге, они начали прыгать вверх и вниз на крыльях автомобиля, а робот в это время удерживал равновесие.

Человеческий фактор

Для некоторых задачи сследователи Массачусетского технологического института использовали возможность общаться со своим роботом, хотя их линия связи была неустойчивой.
Хотя робот имеет на борту камеру, главный датчик, лазерный дальномер, руководствуется импульсами света в разных направлениях и измеряет время для возвращения. Это производит огромное облако отдельных точек, некоторые из которых относятся к одним и тем же объектам. Облако точек в различных объектах было чрезвычайно сложной задачей, с которой исследователи компьютерного зрения боролись на протяжении десятилетий. Это было бы почти невозможно выполнять в режиме реального времени.

Таким образом, исследователи MIT построили библиотеку общих геометрических представлений объектов, с которыми робот, скорее всего, столкнется – таких, как разбросанные опилки, устранение которых было одной из задач во время соревнований финала DRC. Удаленный оператор может смотреть на изображение, снятое камерой робота, идентифицировать соответствующую библиотеку представлений объектов и накладывать облако точек, которое производится с помощью лазерного дальномера. Тогда оператор нажимает кнопку мыши дважды, чтобы примерно указать концы объектов на изображении. Алгоритм автоматически указывает на место в соответствии с геометрическими моделями, выбирая отдельные объекты, которыми робот будет манипулировать.

Когда робот попадает в новую среду, его показания дальномера указывают ему, где находятся объекты. Но он не знает, какие из них являются безопасными на его пути. Таким образом, исследователи MIT разработали интерфейс, который позволяет оператору робота показать графическое представление окрестностей, определить плоские поверхности, которые являются безопасными.

Из показаний датчиков робота алгоритм автоматически определяет степень безопасных областей, разместив первые существенные изменения в высоте. Так что, если оператор указывает на одну точку, интерфейс подчеркивает простор пространства, которое выходит наружу от этой точки до первых препятствий от регистров дальномера. Аналогичным образом если оператор нажимает одну точку на лестнице, алгоритм выделяет большую часть остальной части, но не доходит до её краев.

 «Если вы посмотрите на то, что происходило на DARPA Robotics Challenge, вы увидите много действий с дистанционным управлением и таких моментов, где человек говорит роботу, какое движение стоит предпринять для выполнения задачи», говорит Эмануэль Тодоров, доцент кафедры электротехники и вычислительной техники в Университете Вашингтона. «Люди умные, и, конечно, они превосходят алгоритмы автономии Расса и других ученых. Но, в конце концов, роботы – это сложные машины, которым очень трудно выполнять конкретные действия без участия человека. Подход, который Расс использует в своем роботе, в каком-то смысле правильный. Это то, как робототехника должна выглядеть через 5 или 10 лет».

Видео

Комментарии: