猎豹3机器人可以爬满障碍的楼梯接线板

发布时间：2022-06-28 03:45:40

猎豹3机器人可以爬满障碍的楼梯

麻省理工学院的Cheetah 3机器人现在可以在崎terrain的地形上跳跃和疾驰，爬上满是碎屑的楼梯，并在突然被猛拉或推推时迅速恢复平衡，而这基本上是失明的。

这种90磅重的机械野兽（大约相当于成熟的拉布拉多的大小），是专为实现所有这些功能而设计的，而无需依靠相机或任何外部环境传感器。

取而代之的是，它以工程师描述为“盲目运动”的方式灵活地“摸索”其周围的环境，就像在一个漆黑的房间里走动一样中国机械网okmao.com。

麻省理工学院机械工程副教授桑格·金说：“机器人应该有很多意想不到的行为，而不必过于依赖视觉。”

“视觉可能会嘈杂，稍微不准确，有时甚至无法使用，如果您过于依赖视觉，则机器人的位置必须非常准确，最终速度会很慢。

因此，我们希望机器人更多地依靠触觉信息。这样一来，它就可以在快速移动时处理意外的障碍。”

研究人员将于10月在马德里举行的国际智能机器人国际会议上展示该机器人的无视力功能。

除了盲目运动之外，该团队还将展示机器人的改进硬件，包括比其前身Cheetah 2更大的运动范围，该范围使机器人可以向前和向后伸展，并可以左右摇摆，就像猫一样弯腰。快扑过去。

在接下来的几年中，Kim设想该机器人执行的工作本来会非常危险或难以为人类承担。

金说：“猎豹3旨在执行多种功能，例如发电厂检查，其中涉及各种地形条件，包括楼梯，路缘石和地面上的障碍物。” “我认为，在无数次的情况下，我们[希望]派机器人去做简单的任务而不是人。通过遥控机器人可以更加安全地完成危险，肮脏和困难的工作。”

做出承诺

由于Kim团队开发了两种新算法，因此Cheetah 3可以盲目地上楼梯和穿越非结构化地形，并且可以在遇到意外力量时迅速恢复其平衡：接触检测算法和模型预测控制算法。

接触检测算法可帮助机器人确定给定腿部从空中摆动到踩在地面上的最佳时间。例如，如果机器人踩在轻树枝上，而不是坚硬，沉重的岩石上，它的反应方式（以及它是否继续向前迈进一步，还是向后拉并摆动它的腿）都可能成败。

“从空中切换到地面时，切换必须做得很好，”金说。“这个算法实际上是关于'什么时候有安全的时间做我的脚步？'”

接触检测算法通过不断为每条腿计算三个概率：一条腿与地面接触的可能性，一旦该腿撞到后产生的力的可能性，来帮助机器人确定在摆动和跨步之间转移一条腿的最佳时间。

地面，以及腿处于中摆的可能性。该算法根据来自陀螺仪，加速度计和腿部关节位置的数据计算这些概率，这些数据记录了腿部相对于地面的角度和高度。

例如，如果机器人意外地踩在木块上，其主体将突然倾斜，从而改变机器人的角度和高度。

该数据将立即用于计算每条腿的三个概率，该算法将结合在一起以估计每条腿是否应致力于向地面下推，还是抬起并摆动以保持其平衡（在机器人期间）实际上是盲目的。

麻省理工学院的Cheetah 3机器人无需借助摄像头或视觉传感器即可爬上楼梯并越过障碍物。

“如果人类闭上眼睛并迈出一步，我们就会为地面可能存在的心理模型做好准备，并且可以为此做好准备。但是我们也依靠地面的触觉，”金说。“我们通过组合多个[信息来源]来确定转换时间，正在做相同的事情。”

研究人员在实验中测试了该算法，将Cheetah 3放在实验室跑步机上小跑，然后爬上楼梯。两个表面上都乱扔了杂物，例如木块和胶带。

金说：“它不知道每一步的高度，也不知道楼梯上是否有障碍，但是它只是在不失去平衡的情况下犁过。” “如果没有该算法，该机器人将非常不稳定并且容易跌落。”

未来力量

机器人的盲目运动也部分归因于模型预测控制算法，该算法可预测给定的腿一旦踏入台阶应施加多大的力。

“接触检测算法会告诉您，'这是在地面上施加力量的时候了，'”金说。“但是一旦踏上地面，现在就需要计算要施加什么样的力，这样才能以正确的方式移动身体。”

如果任何给定的腿在与地面接触时施加一定的力，则模型预测控制算法将计算机器人身体和腿在未来半秒内的乘法位置。

“说有人向侧面踢机器人，”金说。“当脚已经在地面上时，算法将决定'如何确定脚上的力？因为左侧的速度不理想，所以我想朝相反的方向施加力以消除该速度如果我朝相反的方向施加100牛顿，半秒后会发生什么？”

该算法旨在每50毫秒或每秒20次针对每条腿进行这些计算。在实验中，研究人员通过踩踏机器人并将其踩在跑步机上，然后通过皮带牵引它爬上载满障碍物的楼梯的方式来引入意想不到的力量。

他们发现，模型预测算法使机器人能够快速产生反作用力，以恢复其平衡并继续前进，而不会在相反方向上倾倒过多。

Kim说：“这要归功于这种预测控制，它可以在地面上施加正确的力，并结合了这种接触过渡算法，使每个接触都非常快速和安全。”

该团队已经在机器人上添加了摄像头，以对其周围环境进行视觉反馈。这将有助于绘制总体环境，并使机器人在较大障碍物（例如门和墙壁）上可以目视观察。但是目前，团队正在努力进一步改善机器人的盲目运动

“我们需要一个没有视觉先见的非常好的控制器，”金说。“当我们增加视力时，即使它可能会为您提供错误的信息，腿也应该能够处理（障碍）。

因为如果脚踩在相机看不到的地方怎么办？它将做什么？那是盲目运动可以提供帮助的地方。我们不想过分相信我们的愿景。”