Цюрихские инженеры предложили новую методику управления, благодаря которой ножной робот, названный ANYmal, способен легко и уверенно преодолевать труднопроходимую местность. С помощью машинного обучения роботу впервые удалось совместить визуальную оценку окружающего пространства с осязанием. Отвесные склоны на скользком грунте, ступеньки, обвалы и лесная тропа с корнями: дорога к горе Etzel на южной оконечности Цюрихского озера с высотой 1 098 метров усеяна множеством препятствий. Тем не менее, четвероногий робот ANYmal из Центральной лаборатории Цюриха, с легкостью преодолел все 120 метров по вертикали в течение 31 минуты.
Этот результат превышает расчетную продолжительность похода для человека на 4 минуты - и это без падений и ошибок. Такое преодоление маршрута оказалось реальным за счет применения новых технологий управления роботом, результаты которых сотрудники ETH Zurich недавно опубликовали.
Этот робот обучился комбинировать визуальную оценку окружающей среды с восприятием чувства осязания, основанным на прямом контакте с ногами. Благодаря этому он может передвигаться по пересеченной местности быстрее, более эффективно и, что самое главное, более устойчиво. В перспективе ANYmal может использоваться в любых местах, которые являются очень небезопасными для людей или труднопроходимыми даже для других роботов.
Четкое представление об окружающей среде
Для передвижения по труднопроходимым местностям человек и животное абсолютно машинально совмещают визуальную концепцию окружающего пространства с собственным восприятием ног и рук. Благодаря этому они легко преодолевают скользкий или рыхлый грунт и легко передвигаются по местности без помех даже при плохой видимости. До настоящего времени роботы с ногами были способны на это в весьма незначительной мере.
Дело в том, что данные о ближайшей окружающей среде, регистрируемые лазерными датчиками и камерами, бывают неполными и нечеткими. К примеру, высокая трава, мелкая лужа или снег воспринимаются как непреодолимые преграды или оказываются частично невидимыми, в то время как робот на самом деле способен их пересечь. Вдобавок, в полевой обстановке обзору робота могут мешать сложные условия освещенности, пыли или тумана. По этой причине такие роботы, как ANYmal, должны научиться принимать самостоятельные решения, в каких случаях следует доверять зрительному ощущению окружающего пространства и продвигаться быстро, а когда следует двигаться с осторожностью и небольшими шагами.
Виртуальный учебный лагерь
Теперь, с помощью нового контроллера, в основе которого лежит нейронная сеть, двуногий робот ANYmal получил возможность комбинировать внешнюю и зрительную чувствительность. До того как робот смог протестировать свои способности в реальных условиях, исследователи испытали его на прочность, используя виртуальный тренировочный лагерь, в котором система столкнулась с многочисленными препятствиями и источниками ошибок. Благодаря этому сеть узнала оптимальный метод прохождения препятствий, который позволяет роботу справиться с ними, а также выяснила, когда следует полагаться на внешние данные, а в каких случаях лучше их проигнорировать.
Благодаря такому обучению робот может освоить самую сложную природную местность, не имея возможности увидеть ее раньше. Такая система работает и в случае, когда информация с датчиков о окружающей обстановке нечеткая или неоднозначная. В этом случае робот действует осторожно и основывается на своей собственной проприоцепции. Это дает роботу возможность комбинировать лучшее из обоих миров: оперативность и эффективность внешних сенсоров и надежность проприоцептивных сенсоров.
Эксплуатация в критических условиях
Неважно, будь то после землетрясений, после ядерных катастроф или в период лесных пожаров, такие роботы, как ANYmal, могут применяться прежде всего там, где людям работать слишком опасно и есть трудности, с которыми другие роботы не справляются.