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

Ученые Итальянского института усовершенствовали походку робота HyQ (+видео)

schedule 12.10.2018 в 07:49 link HyQ iit Италия

Роботизированная ходьба на основе визуальной обратной связи требует как надежного восприятия, так и вычислительной мощности, но даже при самых лучших обстоятельствах с этим может справиться бортовая система. В Итальянском технологическом институте исследователи использовали сверточную нейронную сеть, чтобы сократить время, необходимое для робота HyQ в планировании размещения ног на несколько шагов. И теперь он может выполнять динамические движения,  выдерживая дополнительные  нагрузки, - передает Robotics.ua.

 

Решение проблемы  с неровной местностью

Известно, что четвероногие роботы очень хорошо держат равновесие, даже при хождении по неровной местности, как галька или щебень. Один из способов сделать это без какого-либо визуального восприятия, просто реагировать на препятствия «вслепую», позиционируя ноги, чтобы тело было вертикально и двигалось в правильном направлении. Это может работать на определенной ровной местности, но когда речь идет о более опасных ситуациях, таких как ямы, система планирования безопасного движения становится необходимой.

Видео тестов робота HyQ

 

На представленном видео четвероногий робот HyQ передвигается таким образом, показывая следующие намерения даже после того, как он начал делать шаг. Большинство роботов планируют свои шаги, и это прекрасно работает, за исключением случаев, когда что-то происходит между тем временем, когда робот поднимает свою ногу в одном месте и ставит его в другом. Новый контроллер HyQ позволяет ему планировать шаги почти непрерывно и  регулировать все «на ходу» независимо от того, находится ли он в середине шага или нет. Это делает его намного более устойчивым к внешним нарушениям, вызванным скользкими поверхностями, ошибками при размещении ног или пинками от человека.

В остальной части видео показан пример ситуации, при которой визуальная адаптация имеет основополагающее значение для удачной ходьбы. Без визуальной обратной связи ямы будут смертельно опасными для этих машин. Вместо программного обеспечения, посвященного интерпретации данных датчиков и вычислению оптимального размещения ног, HyQ использует сверточную нейронную сеть, обученную на связке шаблонов ландшафта, включая ямы, трещины, камни и другие вещи на дороге, интерпретируя 3D-карту местности.

Нейронная сеть вычисляется в 200 раз быстрее для выбора шагов, чем традиционные системы планирования, что позволяет обеспечить непрерывное планирование и открывает возможность для более сложного планирования в будущем, например, для определения различных приманок или ориентации тела, чтобы сделать робота еще более адаптируемым. 

Комментарии: