很稳没摔,机器狗ANYmal爬山比人还快4分钟,登上Science子刊
机器之心报道
编辑:蛋酱、小舟
这只狗 , 强得很 。
湿滑地面的陡峭路段、高台阶、碎石和树根盘错的森林小径 , 在苏黎世湖南端1098米高的埃策尔山(MountEtzel)的道路上 , 布满了许多障碍物 。
来自苏黎世联邦理工学院机器人系统实验室的四足机器人ANYmal正在这样的环境中完成一次「徒步旅行」 , 总距离2.2千米:
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在31分钟的时间内 , ANYmal毫不费力地攻克了120米的垂直距离 , 成功抵达终点了:
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这比人类徒步旅行者的标准时间快了4分钟 , 而且ANYmal没有出现任何跌倒或失误 。
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和人类一样 , 机器人在与世界互动时通常使用两种不同的感官模式 。 外部感知来自外部传感系统 , 如激光雷达 , 照相机和眼睛 。 此外就是本体感知 , 这是一种内部感知 , 包括触觉和力感知 。
一般来说 , 人类同时使用这两种感知模式来移动 , 外部感知帮助我们提前规划 , 本体感知在事情变得棘手时会发挥作用 。 例如 , 你在黑暗中使用本体感知 , 仍然可以保持移动 , 只是需要慢慢地、小心地移动 , 依靠平衡感和摸索周围的路 。
对于足式机器人来说 , 外部感知使它们能够完成很酷的事情 , 鉴于好的外部感知和时间(以及计算)做一些非常棒的运动规划 , 机器人可以动态而快速地移动 。 然而 , 足式机器人在黑暗中要不适应得多 , 也许它们所需要的外部感知不能工作(无论出于什么原因 , 传感器都无法工作) , 或者对机器人不友好的东西(比如反射表面或浓密的灌木丛或其他什么东西)完全蒙蔽了外部感知 。 这是一个棘手的问题 , 因为现实世界充满了对机器人不利的事物 。
近日 , 苏黎世联邦理工学院的机器人系统实验室的一项研究登上了《ScienceRobotics》 。 在这项研究中 , 他们展示了一种控制系统 , 可以让一个足式机器人评估它获得的外部感知信息的可靠程度 。
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论文链接:https://www.science.org/doi/10.1126/scirobotics.abk2822
当数据准确时 , 机器人会提前计划并快速移动 。 但是 , 当数据集看起来不完整、嘈杂或具有误导性时 , 控制器就会优雅地退化为本体感知运动 。 机器人会继续移动 , 也许会更加缓慢和小心 , 但会继续移动 , 直到再次开始依赖外部感知 。 这是人类和动物使用的一种技术 , 现在机器人也可以使用它 , 将速度、效率、安全性和可靠性结合起来 , 处理几乎任何具有挑战性的地形 。
在去年秋天的DARPASubT决赛中 , 这项技术被ANYmal足式机器人的团队注意到 , 并应用在了这款机器人上 。 尽管不确定SubT的终极对决是否比瑞士的某些登山运动更具挑战性 , 但视频中的表现令人印象深刻:
研究者训练这只四足动物爬上了附近海拔约1098米的埃策尔山 。 他们表示 , ANYmal机器狗能够在31分钟内完成120米的垂直距离徒步 , 比人类徒步者的标准速度快了整整4分钟 。
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随后 , ANYmal又用48分钟左右的时间走完了下山路线:
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ANYmal的系统功能十分强大 , 能够在多种复杂地形中稳步前行 , 例如 , 在废墟上爬坡:
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