为探索危险灾区而设计的机器人

麻省理工学院的研究人员改进了他们的猎豹机器人的设计,用于探索灾区和其他危险或难以接近的环境。

通过Jennifer Chu,麻省理工学院新闻办公室 2018年7月10日

麻省理工学院的猎豹3号机器人现在可以在崎岖的地形上跳跃和疾驰,爬上散落着碎片的楼梯,并在突然被拉或推时迅速恢复平衡,同时基本上是失明的。这只90磅重的机械野兽——大约是一只成年拉布拉多犬的大小——被刻意设计成在不依赖摄像头或任何外部环境传感器的情况下完成所有这一切。相反,它灵活地“感觉”着自己在周围的环境中前进,工程师们称之为“盲目运动”,就像一个人在漆黑的房间里前进一样。

“在不过度依赖视觉的情况下,机器人应该能够处理许多意想不到的行为,”该机器人的设计师、麻省理工学院机械工程副教授金尚培(Sangbae Kim)说。“视觉可能会有噪声,有点不准确,有时无法使用,如果你过度依赖视觉,你的机器人必须非常准确地定位,最终会变慢。所以我们希望机器人更多地依赖触觉信息。这样,它就可以在快速移动时处理意想不到的障碍。”

研究人员将于今年10月在马德里举行的智能机器人国际会议上展示这款机器人的无视觉能力。除了盲目运动之外,该团队还将展示机器人改进的硬件,包括与前一代猎豹2相比扩大的运动范围,使机器人可以前后伸展,从一边扭动到另一边,就像一只猫准备扑过来一样。

在接下来的几年里,Kim设想机器人可以执行一些任务,否则这些任务对人类来说太危险或无法完成。

金代表表示:“猎豹3号的设计是为了完成检查发电厂等各种地形条件的多功能任务,包括楼梯、路边、地面障碍物等。”“我认为在很多情况下,我们都想派机器人代替人类去做简单的任务。通过远程控制机器人,危险、肮脏和困难的工作可以更安全地完成。”

做出承诺

猎豹3可以盲目地爬上楼梯,穿过非结构化的地形,并在面对意外力量时迅速恢复平衡,这要归功于Kim团队开发的两种新算法:接触检测算法和模型预测控制算法。

接触检测算法帮助机器人确定给定腿从空中摆动切换到踩在地上的最佳时间。例如,如果机器人踩在一根细树枝上,而不是踩在一块又硬又重的岩石上,它的反应是怎样的——它是继续向前走一步,还是缩回来摆动腿——可以使它保持平衡,也可以使它失去平衡。

“当谈到从空中到地面的切换时,切换必须做得非常好,”金说。“这个算法实际上是关于,‘什么时候是安全的脚步?’”

接触检测算法通过不断计算每条腿与地面接触的概率、腿触地后产生的力的概率以及腿处于中间摆动的概率,帮助机器人确定腿在摆动和踏步之间转换的最佳时间。该算法基于陀螺仪、加速度计和腿的关节位置的数据来计算这些概率,这些数据记录了腿相对于地面的角度和高度。

例如,如果机器人意外地踩到一块木块上,它的身体会突然倾斜,改变机器人的角度和高度。这些数据将立即用于计算每条腿的三个概率,算法将结合这些概率来估计每条腿是应该在地面上向下推,还是抬起并摆动以保持平衡——所有这些都是在机器人几乎失明的情况下进行的。

“如果人类闭上眼睛走一步,我们就有了一个关于地面可能在哪里的心理模型,并可以为此做好准备。但我们也依赖于地面的触感。”“我们也在做同样的事情,通过结合多种信息来源来确定过渡时间。”

研究人员在实验中测试了该算法,让猎豹3在实验室跑步机上小跑,并在楼梯上爬。两个表面都散落着随意的物体,如木块和卷胶带。

金说:“它不知道每一步的高度,也不知道楼梯上有障碍物,但它只是平稳地通过,没有失去平衡。”“如果没有这个算法,机器人非常不稳定,很容易摔倒。”

未来的力量

机器人的盲目运动也部分归因于模型预测控制算法,该算法预测给定的腿在迈出一步后应该施加多大的力。

“接触探测算法会告诉你,‘现在是在地面上施加力量的时候了,’”Kim说。“但一旦你在地面上,现在你需要计算施加什么样的力,这样你才能以正确的方式移动身体。”

模型预测控制算法计算出机器人身体和腿在未来半秒内的乘法位置,如果任何给定的腿在与地面接触时施加了一定的力。

“假设有人把机器人踢向一边,”金说。“当脚已经在地面上时,算法会决定,‘我应该如何指定脚上的力?因为左边有一个不需要的速度,所以我想在相反的方向施加一个力来消除这个速度。如果我向相反的方向施加100牛顿的力,半秒后会发生什么?”

该算法被设计为每50毫秒对每条腿进行一次计算,或每秒20次。在实验中,研究人员引入了意想不到的力量,比如在机器人在跑步机上小跑时踢它、推它,在它爬上一个布满障碍的楼梯时拉它的皮带。他们发现,模型预测算法使机器人能够快速产生反力来恢复平衡并继续前进,而不会向相反的方向倾斜得太远。

Kim说:“多亏了这种预测控制,可以在地面上施加正确的力量,再加上这种接触过渡算法,使每次接触都非常快速和安全。”

该团队已经在机器人上安装了摄像头,使其能够对周围环境进行视觉反馈。这将有助于绘制总体环境,并将使机器人在较大的障碍物(如门和墙壁)上获得视觉提示。但目前,该团队正致力于进一步改进机器人的盲运动

Kim说:“我们想要一款没有视觉的非常好的控制器。”“当我们增加视觉时,即使它可能会给你错误的信息,腿应该能够处理(障碍)。因为如果它踩到了摄像机看不到的东西怎么办?它会做什么?这就是盲运动的作用。我们不想过于相信自己的愿景。”

麻省理工学院

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-由克里斯·瓦夫拉编辑,制作编辑,控制工程, CFE传媒,cvavra@cfemedia.com.查看更多控制工程机器人的故事