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學(xué)會扶墻的機(jī)器人:沒有什么能讓我倒下

新聞 人工智能
近日,德國慕尼黑工業(yè)大學(xué)開發(fā)的LOLA雙足步行機(jī)器人又一次升級,實現(xiàn)了依靠上肢輔助的多觸點移動(multi-contact locomotion)。

 本文經(jīng)AI新媒體量子位(公眾號ID:QbitAI)授權(quán)轉(zhuǎn)載,轉(zhuǎn)載請聯(lián)系出處。

人類在走路不穩(wěn)或者對路況不熟悉的情況下,都會下意識地用手來扶住身邊的支撐物以保持平衡。但對于雙足機(jī)器人而言,這種技能才剛剛被解鎖。

近日,德國慕尼黑工業(yè)大學(xué)開發(fā)的LOLA雙足步行機(jī)器人又一次升級,實現(xiàn)了依靠上肢輔助的多觸點移動(multi-contact locomotion)。

簡而言之就是,雙足機(jī)器人走路更像人類了。

比如,扶住墻壁“小心翼翼”地通過崎嶇不平的路面。

在遇到“陷阱”時,立刻用手臂扶住墻壁站穩(wěn)。

支撐住穩(wěn)定的物體便不會被輕易推倒

在前進(jìn)中順勢扶一下桌子穩(wěn)定身體

△像不像閃了腰的你(不是)

LOLA機(jī)器人進(jìn)化史

其實早在2019年,LOLA機(jī)器人就實現(xiàn)了自主行走。

今年3月,它又實現(xiàn)了在不平整地面上自主行走,應(yīng)對突發(fā)情況時還可快速做出反應(yīng)。

這樣看,扶墻前行似乎有些畫蛇添足?

顯然不是。在實際行走過程中,即便是人類也無法預(yù)判所有突發(fā)情況,當(dāng)我們對前方路段判斷失誤時,就會需要上肢來輔助支撐身體保持平衡。如果沒有上肢的輔助,那只有一個結(jié)果——摔個狗啃屎。

這就是為什么要使用多點支撐移動,對于人類來說這是一項非常有用的技能,于機(jī)器人而言亦是如此。

機(jī)器人扶墻,真的很難

越是有用的技能,往往難度越大。

想要雙足機(jī)器人手臂扶墻移動還保持平衡,并不是看上去那么簡單。因為這種情況下,機(jī)器人自身形成了超靜定結(jié)構(gòu),在完成手臂扶墻后的瞬間,機(jī)體的受力結(jié)構(gòu)發(fā)生了巨大的變化,想要繼續(xù)保持平衡,便需要重新核算。

學(xué)會扶墻的機(jī)器人:沒有什么能讓我倒下

對此,研發(fā)人員首先對LOLA機(jī)器人的硬件進(jìn)行了升級。

此前,LOLA機(jī)器人的雙臂主要是用來彌補快速行走時雙腳的動態(tài)效應(yīng)。軀干設(shè)計相較簡單,并不能承受在多觸點移動過程中由上臂“扶墻”帶來的負(fù)荷。

為此,在這次升級中,科學(xué)家們重新設(shè)計了LOLA的上半身:從骨盆開始提高軀干的強度,對關(guān)鍵元件減輕重量并提高硬度,調(diào)整手臂關(guān)節(jié)設(shè)計及連桿長度以達(dá)到更多的工作空間。

軟件方面,LOLA采用了層次性架構(gòu)。

在最高層次上,視覺系統(tǒng)先生成一個環(huán)境模型,并估計場景中機(jī)器人的6D姿態(tài)。然后,行走模式生成器使用這些信息來規(guī)劃一個動態(tài)模型,引導(dǎo)LOLA到預(yù)定的目標(biāo)位置。

在較低層次上,穩(wěn)定模塊來進(jìn)一步完善這個環(huán)節(jié),以補償模型或其他因素產(chǎn)生的誤差,并保持整體的平衡。

長期目標(biāo)

研發(fā)團(tuán)隊表示,LOLA機(jī)器人的一個長期科學(xué)目標(biāo)是為了了解人類行走的必要元素和控制機(jī)制,它的腿部運動學(xué)設(shè)計和人體非常相似。

“我們與運動技能學(xué)的科學(xué)家們一起,試圖找出目前為止人類步態(tài)行動與LOLA步態(tài)行動之間的異同。“

學(xué)會扶墻的機(jī)器人:沒有什么能讓我倒下

研發(fā)團(tuán)隊希望通過這項研究,一方面能為直立行走的控制機(jī)制提供新思路,另一方面能證明目前對人類步態(tài)的生物力學(xué)模型的理解是否正確。

雖然研究人員認(rèn)為,雙足機(jī)器人用雙臂來輔助直立步態(tài)是非常合理的,但是展望未來,他們更期待雙足機(jī)器人如何利用它們的四肢以非人類的方式移動。

 

責(zé)任編輯:張燕妮 來源: 量子位
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