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【天富娱乐佣金】具有腿部移动功能的机器人,在崎岖的环境也能平稳运动

腿部移动可以将机器人的操作领域扩展到地球上一些最具挑战性的环境中。然而,传统的腿部运动控制器基于复杂的状态机,这些状态机触发运动原语和反射的执行。这些设计增加了复杂性,但没有达到动物运动的一般性和健壮性。在这里,研究者提出了一个平稳控制器的四足运动在挑战性的自然环境。研究者的方法将本体感知反馈引入到运动控制中,并演示了从模拟到自然环境的零目标泛化。通过仿真中的强化学习对控制器进行训练。控制器由一种神经网络策略驱动,该神经网络策略作用于一组本体感受器信号。

本文以“Learning quadrupedal locomotion over challenging terrain”为题于2020年10月21日发布于《Science Robotics》杂志上。

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实验背景与研究

地球上许多干燥的陆地仍然无法使用轮式和履带机器,其稳定性在具有挑战性的地形上可能受到严重损害。另一方面,四足动物可以进入地球上一些最偏远的地方。它们可以在其运动范围内选择安全的立足点,并根据环境迅速改变它们的运动状态。有腿的机器人有可能穿越它们的动物同行能够穿越的任何地形。

在多种复杂自然环境中的动态运动在腿部机器人技术方面是一个巨大的挑战。这些环境具有高度不规则的轮廓,易变形的地形,光滑的表面和地面上的障碍物。在这种情况下,现有的已发表的控制器显示频繁的脚滑移,失去平衡,并最终灾难性的失败。由于无法获得有关地形物理特性的准确信息,这一挑战更加严重。相机和LiDAR等外部感应器无法可靠地测量摩擦力和顺应性等物理特性;受到植被、雪和水等障碍物的阻碍;可能没有覆盖范围和时间分辨率来捕捉机器人本身所引起的变化,例如机器人脚下松散的地面碎裂。在这种情况下,机器人必须依靠本体感知–以高时间分辨率感知自身的身体形态。为了应对不可预见的事件,如意外的地面接触,地形变形,和脚滑移,控制器必须迅速产生整体轨迹,由多个目标:平衡,避免自碰撞,对抗外部干扰,和运动。虽然动物本能地解决了这个复杂的控制问题,但在机器人技术中,它仍然是一个开放的挑战。

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图为在各种具有挑战性的环境中部署所提出的运动控制器

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传统的在崎岖地形上腿部运动的方法已经产生了越来越复杂的控制结构。许多人依赖于精心设计的状态机来协调运动原语和反射控制器的执行。为了触发状态之间的转换或执行反射,许多系统显式地估计状态,例如地面接触和滑动。这样的估计通常是基于经验调整的阈值,如果存在未建模的因素,如泥、雪或植被,则可能变得不稳定。其他系统在脚处使用接触式传感器,在野外条件下可能变得不可靠。总的来说,由于考虑到更多的场景,在崎岖的地形上进行腿部运动的传统系统变得更加复杂,开发和维护变得极其困难,并且仍然容易受到超出其控制器设计实现范围的情况的影响(角落案例)。

在此,研究者提出了一种在具有挑战性的地形上四足运动的平稳控制器。该控制器只使用来自联合编码器和惯性测量单元的本体感知测量,这是腿上最耐用和最可靠的传感器。

研究者进一步评估了该控制器在由松散碎片填充的室内环境中的平稳性。支撑面不稳定,机器人的脚经常滑倒。这种情况可以在灾难现场和建筑区域找到,在那里,腿部机器人有望在未来运行。显示控制器在摆动阶段对中碰撞做出响应。在这里,捕获事件不是由足部接触发出信号的,使用足部接触事件作为触发器的脚本控制器不能适当地处理这种情况。研究者的控制器,另一方面,分析本体感受流作为一个整体,并接受培训,而不假设可能的接触位置。因此,它可以学会对影响机器人身体结构的任何障碍和干扰做出反应。

研究结论

所提供的结果极大地提高了在腿部机器人技术方面的技术水平。除了结果本身之外,本工作中提出的方法可以有广泛的应用。在研究者的工作之前,可以假设模拟训练在本质上受到模拟环境在表示物理世界复杂性方面的局限性的限制。现有技术在模拟柔顺接触、滑动、变形和崩塌地形方面受到严重限制。因此,诸如泥、雪、茂密的植被、涌出的水等现象超出了机器人模拟框架的能力。

参考文章:Joonho Lee, Jemin Hwangbo, Lorenz Wellhausen, Vladlen  Koltun and Marco Hutter, Learning quadrupedal locomotion over challenging terrain,Science Robotics  DOI: 10.1126

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