4本足のロボットは膝から立ち上がるように教えられました

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ビデオ: 最も驚くべき4本足のロボット|トップ4本足ロボット 2023, 1月
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Anonim
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スイス、ドイツ、アメリカのエンジニアは、手動でコントローラーアルゴリズムを設定するのではなく、ニューラルネットワークアルゴリズムを使用して、ANYmalロボットに歩行、走行、転倒からの回復を教えました。 Science Roboticsの記事の著者によると、この作業の特徴は、最初にアルゴリズムがシミュレーション中にトレーニングされ、次に学習したスキルが実際のロボットに転送されたという事実にもあります。

エンジニアは、非常に高度なものを含め、さまざまなデザインの多くの歩行ロボットをすでに作成しています。たとえば、ボストンダイナミクス社のロボットは広く知られており、衝撃を受けた後も立ち止まることができます。ただし、ハードウェアコンポーネントに加えて、ソフトウェアコンポーネントも同様に重要です。そして、ここにはまだ明らかな問題があります。通常、エンジニアは実際の歩行動物や仮想モデルの動作に基づいて、独自に制御アルゴリズムを開発する必要があります。このアプローチは時間がかかり、設計者が既存の構造に最適な歩行を見つけることを保証するものではありません。エンジニアがニューラルネットワークを使って制御し、仮想世界での振る舞いをシミュレーションしてから実世界に移すという作品もありますが、シンプルなデザインのロボットを使っていました。

チューリッヒのスイス高等工科専門学校のMarcoHutterが率いるエンジニアのグループも同様のアプローチを取りましたが、それをはるかに複雑なANYmalロボットに適用しました。それは2つのセグメントに分割された4本の脚を持っています。ロボットには合計12個の電気モーターが取り付けられています。各脚に3個、そのうち2個は曲げ、1個はベースに取り付けられているため、脚全体が体に対して横に曲がります。

研究者は2段階のアプローチを使用しました。このアプローチでは、1つのニューラルネットワークがセグメント全体の動きを計画し、2つ目はこれらの動きを受け取り、各電気モーターの特定の力の値を選択します。どちらのネットワークも多層パーセプトロン構造を持っています。さまざまな動きを教えるために、著者は強化学習法を使用しました。この方法では、アルゴリズムが実行されたアクションに対して仮想環境から報酬を受け取り、これにより、最適なアクションを徐々に学習します。仮想環境でトレーニングした後、トレーニングしたニューラルネットワークモデルを実際のANYmalロボットのコンピューターにロードしました。

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ロボット制御アルゴリズム図

新しいアルゴリズムのおかげで、エンジニアは3つの主要な結果を得ることができました。まず、ロボットの動きがより安定し、エネルギー効率が向上しました。第二に、ロボットの動きの最高速度は、他の既存のアルゴリズムを使用するよりも25パーセント高速です。第三に、ロボットは横臥位から独立して立ち上がることを学びました。

Hutterと彼の同僚は、ソフトウェアだけでなく、ANYmalロボットを長い間実験してきました。たとえば、彼らは最近、電気モーターによって駆動される、車輪が固定されている脚の端にそれの修正を作成しました。このおかげで、ロボットはさまざまな移動モードを切り替えて、同様の設計よりも効率的に困難な地形を通過することができます。

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