Российские ученые предложили решение проблемы перемещения шагающих роботов по ступенькам
Исследователи из Московского физико-технического института (МФТИ) предложили решение проблемы перемещения шагающих роботов по неровным поверхностям и в стесненной обстановке.
Роботы-гуманоиды — перспективная платформа, которая потенциально востребована в различных сферах жизни людей — от индустрии обслуживания до изучения неизведанных миров. Для функционирования робота в инфраструктуре человека необходимо реализовать точное управление локомоцией робота, учитывающей препятствия и неровные поверхности.
Решая эту задачу, ученые из МФТИ представили новый метод планирования движений робота-гуманоида, основанный на алгоритмах искусственного интеллекта. Разработка дает возможность роботу точно планировать положение своих ступней и адаптивно регулировать высоту шага. Это позволяет машине уверенно передвигаться, преодолевать препятствия высотой до половины от длины ее ноги и поддерживать темп перемещения около 3 км/ч.
«В основе метода — изменение парадигмы управления роботом с задания его целевой скорости на задание целевых положений стоп. Нейронная сеть, управляющая моторами робота, учит его точно ставить стопы в спланированное положение. Таким образом мы разделяем восприятие и управление, делая систему более предсказуемой и безопасной. На первом этапе встроенный компьютер анализирует данные с камеры об окружающей обстановке и рельефе. После чего генерирует целевые позиции для совершения роботом шагов. Затем политика управления посылает сигналы на моторы робота таким образом, чтобы он следовал запланированной траектории», — рассказал один из авторов разработки, аспирант и ведущий инженер лаборатории интеллектуальных технологий робототехники Института искусственного интеллекта МФТИ Вильям Сулиман.
Ключевая особенность алгоритма — использование двухшагового предвидения. Это значит, что робот планирует не только следующий шаг, но и последующий, что значительно улучшает стабильность его походки на неровной поверхности. В отличие от многих других контроллеров, которые свободно меняют положение ног робота ради сохранения им равновесия, предложенный метод ориентирован на точное следование заданным шагам. Это критично для структурированного рельефа — лестниц, ступеней и краев обрывов, где важно точное размещение стопы.
«Изучение стратегий упреждения показало, что планирование всего на один шаг вперед определяет «близорукое» поведение устройства, когда машина не успевает вовремя остановиться перед препятствием или пропастью. В то же время прогноз на три шага не дает существенного улучшения, но при этом может ухудшать ориентацию робота и увеличивает вычислительную нагрузку. Планирование на два шага вперед дает машине достаточный запас времени для адаптации к смене рельефа и командам скорости», — пояснил Вильям Сулиман.
Новый метод проверили в симуляторе в виртуальной среде с помощью платформы-прототипа. Эксперименты подтвердили эффективность решения. В процессе исследований робот успешно адаптировался к сменяющимся командам компьютера и сохранял устойчивость при ходьбе по неровностям, демонстрируя точное отслеживание шагов.
По мнению ученых, человекоподобные роботы эффективнее своих колесных «сородичей» при эксплуатации в помещениях с лестницами, узкими проходами и другими препятствиями. Они могут применяться для решения задач помощи по дому, ухода за пожилыми и людьми с ограниченными возможностями, а также при проведении поисково-спасательных операций.