7月17日,杜克大学公布的视频中机器人学会了扶墙以免摔倒,研究组希望其能利用周围环境在失去平衡后进行自我纠正,未来其还将配备环境传感器以借助动态地图避免摔倒。
“我不再是那个说倒就倒的机器人了!”
虽然这样的决定和行动对于我们人类来说是第二天性,但把它们编程成机器人的反应却很难。为了简化过程并节省计算时间,Hauser对软件进行编程,使其只关注机器人的髋关节和肩关节。
只要机器人在跌倒时没有发生扭曲,稳定算法(stabilization algorithm)就只考虑三个角度:脚到臀部、臀部到肩膀、肩膀到手。机器人必须识别可接近的附近的表面,然后快速计算出最佳的角度组合,才能稳住自己。
在矢状面和额状面采用倒立摆模型进行跌落检测。红色箭头表示质量中心的速度。
本文使用的是三连杆模型,如图所示。机器人被分成三个部分:腿,躯干和手臂,每个部分都被建模为刚性连接。
在最终的解决方案里,当机器人的手接触到表面时,能将冲击力降到最低,同时将手或脚滑动的可能性降到最低。该算法进行最佳的猜测,然后用名为direct shooting的方法逐步优化。
实验中的最优控制器的例子
在当前的状态下,该机器人拥有的是输入给它的环境信息,因此无法自行导航。但在不久的将来,Hauser计划将它升级为大型机器人,拥有能够看到周围环境的相机传感器。
“希望到今年年底之前,我们能够对这个机器人进行实验,让它实际地在一个现场障碍赛道上工作。”Hauser说,“然后,我们将尝试让机器人动态地绘制出它周围的地图,并且推断出如何在任意环境中保护自己免于摔倒。”
(综合自新智元、澎湃视频)
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