Исследователи Технологического института Вирджинии стремятся придать роботам походку, вдохновленную биологическими методами

Два года назад Каве Хамед увидел, как его сын Никаан делает первые шаги самостоятельно. Он наблюдал, как тело годовалого Никаана качается на дрожащих ногах, пока ребенок идет вперед.

И он видел прогресс Никаана:он перешел от ползания на животе к стоянию с раскачиванием, к первым шагам, к прыжкам по полу на двух уверенных ногах.

Эти воспоминания заставляют Хамеда думать о математике, как он это делает, когда наблюдает, как бежит его собака Телли. Когда он видит, что она направляется к нему и переходит на рысь, он снова начинает задаваться вопросом о том, как он мог бы передать ее ловкость роботу.

Уже более 10 лет Хамед разрабатывает алгоритмы управления, которые позволяют роботам на ногах ходить и бегать, как люди и животные.

Видя Никаана и Телли в движении, он напоминает ему, что еще так многому предстоит научиться. «Кажется, это простая проблема, — сказал Хамед. «Мы делаем это каждый день — ходим, бежим, поднимаемся по лестнице, перешагиваем через пропасти. Но перевести это на математику и роботов непросто».

Хамед присоединился к Технологическому институту Вирджинии в прошлом году в качестве доцента кафедры машиностроения Инженерного колледжа и руководителя лаборатории гибридных динамических систем и движения роботов.

С тех пор он и его исследовательская группа работали над улучшением биодвижения роботов вместе с сотрудниками из отдела и других университетов по всей стране.

В настоящее время они работают над четырьмя проектами, финансируемыми Национальным научным фондом. Все они черпают вдохновение у людей и животных и сосредоточены на разработке программного обеспечения.

Один из их проектов включает в себя изучение применения двуногого (двуногого) передвижения для упругого передвижения механических протезов ног.

Исследовательская группа Хамеда сотрудничает с Робертом Греггом, адъюнкт-профессором кафедры электротехники и компьютерных наук Мичиганского университета, над разработкой алгоритмов децентрализованного управления для модели Грегга с механическим протезом ноги.

Три текущих проекта команды вращаются вокруг четвероногих (четырехногих) роботов и комбинированного использования датчиков, алгоритмов управления и искусственного интеллекта для улучшения маневренности, стабильности и ловкости роботов-собак, а также их реакции на окружающую среду и друг друга.

Хамед сказал, что, хотя с каждым годом создается все больше и больше роботов на ногах, предстоит пройти еще долгий путь, прежде чем роботы смогут сравниться с ловкостью своих двуногих или четвероногих источников вдохновения.

«Мы считаем, что ловкость, которую мы наблюдаем в передвижении животных, таких как собака, гепард или горный лев, в настоящее время не может быть достигнута роботами, даже самыми современными», — сказал он.

"Технологии роботов развиваются быстро, но здесь все еще существует фундаментальный разрыв между тем, что мы видим в роботах, и тем, что мы видим в их биологических аналогах".

Черпайте вдохновение у четвероногих друзей

В своей работе с собаками-роботами Хамед стремится заполнить пробел, разработав передовые и интеллектуальные алгоритмы управления, которые подчеркивают маневренность и стабильность передвижения животных.

Интегрируя передовые алгоритмы управления с обратной связью и методы математической оптимизации с использованием датчиков, его подход работает в базовой биологии животных.

Например, контроль равновесия у позвоночных происходит в основном в спинном мозге, где колебательные нейроны взаимодействуют друг с другом, создавая ритмичные движения.

Это естественная функция — причина, по которой животные и люди с ногами могут закрывать глаза и продолжать ходить, — объяснил Хамед.

Но чтобы ориентироваться в более сложных средах, таких как лестницы или валуны, и людям, и животным необходимо зрение, а нам нужен мозг, чтобы интерпретировать то, что мы видим.

Исследовательская группа Хамеда использует датчики и надежные алгоритмы управления, чтобы создавать аналогичные эффекты среди своих собак-роботов.

Они используют энкодеры — датчики, прикрепленные к суставам, чтобы считывать их положение по отношению друг к другу, а также инерционные измерительные устройства — датчики, измеряющие ориентацию тела робота относительно земли, — чтобы создать больше баланса и управления движением, что естественно для позвоночных.

Команда также подключает камеры и лидар, форму лазерной технологии для более точного картографирования окружающей среды, чтобы использовать машинное зрение, которое может лучше информировать каждого робота о контакте с препятствиями или об их избегании.

Команда Хамеда оснастила тремя роботами-собаками, созданными Ghost Robotics, компанией, которая специализируется на производстве роботов с ногами, этими датчиками и использовала их для тестирования недавно разработанных интеллектуальных и надежных алгоритмов управления.

После того, как роботы считывают измерения своего собственного движения и окружающей среды, идея состоит в том, чтобы заставить их действовать соответствующим образом:бортовые компьютеры вычисляют надежные управляющие действия, которые роботы должны использовать, чтобы направить себя из точки А в точку Б.

На данный момент исследователи смоделировали и начали тестировать несколько различных походок, отражающих походку реальных животных.

Роботизированные собаки начали ходить иноходью, рысью и бегать под более острыми углами с большей ловкостью, балансом и скоростью.

Команда также изучает возможность интеграции искусственного интеллекта в свои алгоритмы управления, чтобы улучшить процесс принятия решений роботами в режиме реального времени в реальных условиях.

Сотрудничество с партнерами из Virginia Tech и других компаний

Хамед опирается на сотрудничество, чтобы внедрить новые концепции, такие как искусственный интеллект и критически важные для безопасности алгоритмы управления.

В двух своих проектах он сотрудничает с Аароном Эймсом, профессором механики и гражданского строительства Калифорнийского технологического института.

Вместе они стремятся разработать новое поколение интеллектуальных, безопасных и надежных алгоритмов управления, которые обеспечат быстрое передвижение четвероногих и двуногих роботов в сложных условиях.

Они также намерены развивать эту работу с роями роботов на ногах, создавая распределенные алгоритмы управления с обратной связью, которые позволяют роботам на ногах координировать свои движения в совместных задачах.

Недавно Алекс Леонесса, профессор машиностроения Технологического института Вирджинии, присоединился к Эймсу и Хамеду в проекте, который адаптирует использование алгоритмов распределенного управления для совместного передвижения роботов-собак-поводырей и людей.

«Я учусь на сотрудничестве», — сказал Хамед. «Это то, что мы делаем для продвижения знаний. Известные компании делают удивительные вещи прямо сейчас, но вы не можете видеть, что они делают.

«Мы хотели бы учиться у науки и математики и делиться тем, что находим. Когда мы публикуем, мы можем сказать другим университетам:«Это алгоритмы, которые мы используем. Как вы можете расширить их?»

Хамед видит потенциальные преимущества и практическое применение этих улучшений с точки зрения мобильности, вспомогательных возможностей и их сочетания.

Поскольку более половины земного ландшафта помечено как недоступное для колесных транспортных средств, проворные роботы на ногах могут лучше перемещаться по неровной, крутой местности, например, по горам или лесам.

В домах и офисах земля плоская и в основном предсказуемая, но ограничения для роботов по-прежнему проявляются в лестницах и лестницах, предназначенных для двуногих ходоков.

Хамед считает важным обеспечить, чтобы роботы могли работать в тех же условиях, если они будут использоваться для помощи людям с ограниченной подвижностью и жить с ними.

А так как роботы помогают или заменяют людей в чрезвычайных ситуациях — например, в спасательных операциях при пожаре на фабрике, — им будет полезно ловко использовать свои ноги.

Хамед считает первые тесты алгоритмов управления с помощью своих собак-роботов многообещающими, но разработка этих алгоритмов будет непрерывным процессом.

«Алгоритмы, которые мы используем, действительно вдохновлены биологией?» — спрашивал себя Хамед. «Они действительно ведут себя как собаки? Мы пытаемся сделать математику.

«Но это должно быть био-вдохновлено. Мы должны смотреть на животных, а затем корректировать наши алгоритмы — чтобы увидеть, как они реагируют на этот сценарий и как реагируют наши алгоритмы управления».