4本足のロボットは、ルート上の障害物を自律的に飛び越えることを学びました

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4本足のロボットは、ルート上の障害物を自律的に飛び越えることを学びました
4本足のロボットは、ルート上の障害物を自律的に飛び越えることを学びました
Anonim
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アメリカのエンジニアは、障害物を自律的に飛び越えるために4本足のロボットを教えてきました。そのルートプランナーは2つの要素で構成され、1つは障害物のないエリアを通る歩行ルートを敷設し、もう1つはそれほど高くない障害物を飛び越える軌道を計算する役割を果たします。この記事はCASE2021会議で発表されますが、arXiv.orgですでに入手可能です。

4本足ロボットの開発者は、車輪付きロボットよりも、途中の不整地や障害物に対処したり、踏み越えたり、登ったりするのに優れているため、アクセスが困難で人間にとって危険な領域を検査するためのツールとして位置付けています。また、4本足のロボット(少なくともその一部)はジャンプすることができます。たとえば、2019年に、MITのMini Cheetahの開発者は、彼がバク転の方法をどのように学んだかを示し、後にUnitreeRoboticsも同じことを示しました。しかし、これまでのところ、ジャンプは成果の見事なデモンストレーションにすぎず、4本足のロボットでは動きのタイプの1つとして使用されていません。

Koushil Sreenathが率いるカリフォルニア大学バークレー校のエンジニアは、ジャンプを4重ロボットの自律ルーティングアルゴリズムに統合する方法の例として、ミニチーターを示しました。ロボット自体はアルゴリズムを作成するためのモデルデバイスであり、電気モーターで駆動される2セクションの脚を備えたロボットの設計標準を使用しています。

バークレーのエンジニアは、ロボットに深度カメラも設置していました。その助けを借りて、ロボットはその前の空間の3Dおよび2Dマップを作成します。画像の深さを決定することにより、空間をボクセル(ピクセルの3次元アナログ)にマークし、オブジェクトの高さが表示される2次元マップを作成します。ロボットは、人から必要なポイントを受け取った後、オブジェクトの高さに基づいてルートを計算します。途中の障害物が高すぎる場合は、バイパスするルートを作成し、飛び越えることができる場合は、 、それは合格としてマークされ、ルートはそれを介して構築されます。アルゴリズムは、障害物の高さも上から推定します。たとえば、パスに窓の形をした穴がある場合、アルゴリズムは、ジャンプ中にロボットが上部に衝突するかどうかを計算します。

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ロボットで空間をスキャンする

ロボットが障害物に近づいた後、ジャンプシーケンスを開始します。前脚で押し出し、体の前部を持ち上げ、後脚で押し出し、飛行フェーズに入ります。この間、ロボットは脚の衝突を回避します。障害物があり、最終的に4本の足すべてに着地します…

実験によると、ロボットは2、25キログラムの重さのセンサーのセットとともに、高さ13センチメートルまでの障害物を飛び越え、センサーがなければ24センチメートルの障害物を乗り越えることができます。

徐々に、エンジニアはすべての新しい動きを4本足のロボットで利用できるようにします。たとえば、昨年、イタリアとベルギーの開発者は、4本の足のうち2本でバランスを取るようにロボットに教えました。

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