加州大学新款智能机器人可使用轮滑鞋行走 | 广东省智能创新协会

发布日期:2019-06-13 10:00
有腿机器人的支持者说它们是有意义的,因为通常需要用腿行走在人类社会中。轮式机器人的支持者说:“是的,那很好,但是看看我的机器人与你的相比有多快和多高效。”一些机器人研究者试图利用轮子和腿的混合设计,并在需要时利用轮子行走。

我们已经看到了一些这方面的实验。密歇根大学设法说服卡西骑乘赛格威,主要是积极的(但偶尔也很负面)。Segway和类似悬浮板的系统可以为平坦的地形上的腿式机器人提供轮式移动性,但它们无法处理像楼梯这样的东西,这无论如何都要有一个带腿的智能机器人。



左起,Segway,气垫船和hovershoes,用户控制的复杂性从左到右增加

在由Koushil Sreenath领导的加州大学伯克利分校的混合机器人实验室,研究人员已经采取了更进一步的措施。他们正在教他们的Cassie双足机器人(称为Cassie Cal)来绕着一对hovershoes转动。Hovershoes就像悬浮板被切成两半,形成一对电动单轮溜冰鞋。你在冰鞋上保持平衡,并通过前后左右倾斜来控制它们,这会使每个滑冰鞋加速或减速以保持自己直立。让这些东西起作用并不容易,即使对于人类来说也是如此,但通过向Cassie添加传感器包,加州大学伯克利分校的研究人员已经设法让它完全自主地在校园里拉链。

请记住,Cassie在这里自主运行 - 它正在执行vSLAM(带有英特尔实感)并在板上实时完成所有自己的计算。看着它在破裂的人行道上摇晃特别令人印象深刻,特别是考虑到它只能控制其脚踝,并且不能翻脚以保持与hovershoes的最大接触。但是你可以看到这个特殊平台为像Cassie这样的机器人提供的优势,包括处理楼梯的能力。无论如何,楼梯朝一个方向。

这证明了加州大学伯克利分校的控制器的坚固性,他们愿意让机器人不受限制地在外面运行,听起来他们正在考虑长期关于轮子上的腿式机器人如何真实有用:

我们的反馈控制和自动系统允许在城市环境中快速移动,以帮助从食品交付到安全和监视,再到搜索和救援任务。这项工作还可以帮助大型工厂和仓库的运输。

有关详细信息,我们通过电子邮件与加州大学伯克利分校的学生(Shuxiao Chen,Jonathan Rogers和Bike Zhang)进行了交谈。

IEEE Spectrum:我们在视频中看到的Cassie真实表现的代表性如何?当事情出错时会发生什么?

Cassie的真实表现与我们在视频中看到的相似。Cassie可以在校园周围成功地骑住hovershoes。我们目前的控制器允许Cassie稳健地驾驶Hovershoes并拒绝各种扰动。目前,其中一种失效模式是当hoverhoe向侧面滚动时 - 这种情况发生在横向向下一步或在其一侧遇到一个大障碍物时,会导致它翻滚。在这种情况下,Cassie没有足够的控制权(由于细窄的脚)使得hovershoe回到它的轮子上。

混合机器人实验室一直致力于研究机器人走过挑战性的地形 - 像摇板车这样的轮式平台如何适应这种情况?

令人惊讶的是,这项研究与我们之前在离散地形上行走的工作有关。虽然在粗糙和离散的地形上行驶时使用腿的运动是有效的,但是在平坦的连续地形上行进时,轮式运动更有效。使腿式机器人能够骑在各种微型移动平台上将提供多模式运动能力,提高各种地形上的运动效率。

我们目前的研究通过使用轮式平台进一步推动了双足机器人在连续地形上的运动能力。从长远来看,我们希望根据我们当前和以前的工作开发多模态运动策略,以使腿式机器人能够在我们的日常生活中稳健有效地进行定位。



在他们的实验中,加州大学伯克利分校的研究人员表示,Cassie证明能够在粗糙和不平坦的地形上骑行,包括下楼梯。

训练Cassie使用hovershoes需要多长时间?Cassie比一般人类更擅长任何徘徊技巧吗?

我们花了大约八个月的时间来开发我们的整个系统,包括控制器,路径规划器和视觉系统。这包括开发Cassie和hovershoes的数学模型,建立动态模拟,找出如何与各种传感器和Cassie接口和通信,并做几个实验以慢慢提高性能。相比之下,具有良好平衡感的人需要花几个小时才能学会使用hovershoes。从未使用过冰鞋或滑雪板的人可能需要更长的时间。 

人类可以很容易地在潜水器上转动,而Cassie目前无法进行此动作,因为我们的算法需要非零前进速度才能转弯。然而,Cassie在粗糙和不平坦的地形上骑马时更好,包括骑着马蹄铁走下楼梯!

如何让Cassie更快或更灵活地对待hovershoes?

虽然Cassie目前可以在飞碟上以适当的速度移动并且在障碍物上行进,但Cassie以快速速度避开障碍物的能力受到传感,控制器和机载计算的限制。为了使Cassie能够在高速下围绕障碍物动态编织,展现出敏捷的动作,我们需要在不同方面取得进展。

我们需要规划者考虑到Cassie-Hovershoe系统的整个动态,并快速生成动态可行的轨迹; 我们需要控制器能够紧密协调Cassie的所有自由度,以便在平衡悬停的时候动态移动; 我们需要对快速转弯引起的运动模糊伪像具有鲁棒性的传感器; 我们需要能够以实时速度执行算法的板载计算。

你下一步在做什么?

我们正在努力通过充分利用Cassie的动力,为Cassie在潜水艇上实现更具侵略性的动作。我们正致力于使我们能够轻松超越hovershoes到其他具有挑战性的微移动平台的方法。我们正致力于让Cassie能够从诸如hovershoes等轮式平台上下移动。我们希望为腿式机器人创造多模式运动策略的未来,使他们能够有效地帮助人们在日常生活中。

“Cassie双足机器人自主骑乘Hovershoes的反馈控制”,来自加州大学伯克利分校混合机器人实验室的 Shuxiao Chen,Jonathan Rogers,Bike Zhang和Koushil Sreenath ,已提交给 IEEE机器人和自动化快报,可选择在2019年IEEE RAS国际人形机器人大会上发表。