脚式ロボットの機敏でダイナミックな運動スキルの学習
問題の犬が単なるサーボやその他のハイテク部品の集合体であることがわかっているにもかかわらず、誰かがロボット犬を蹴るのを見るのは、奇妙に不安になるものの一つです。 ただし、これはロボットが対処する必要がある予期せぬ衝突の一種であるため、テストする必要がある重要な反応です。 現実世界でも機能します。特に、安全でない環境で動作したり、不安定な環境で移動したりする場合に重要です。 表面。
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幸いなことに、スイスにあるスイス連邦工科大学 (ETH) チューリッヒの研究者はこの仕事に意欲的に取り組んでくれるので、あなたがその必要はありません。 そして、その結果はすでに期待できるものになっています。 この研究機関のロボット工学者たちは、同社の ANYmal 四足ロボットがどのようにしてキックを受けてカチカチ動き続けることができるのか、少なくとも歩き続けることができるのかを実証しました。 さらに印象的なのは、潜在的なノックアウト打撃から回復するこの機能には、追加のハードウェアは必要なく、代わりに新しいアルゴリズムの実装が必要であるということです。 ああ、テストに必要な物理的なキックの量は以前の試みよりもはるかに少なくなりました。
「主な貢献は[私たちの最新の研究論文] は、シミュレートされたデータのみを使用してそのような複雑な動作をトレーニングできることを実証することです。」 ジェミン・ファンボと、この研究を主導した研究者がデジタルトレンドに語った。 「以前は、シミュレーションはパフォーマンスの高い制御ポリシーをトレーニングできるほど正確ではありませんでした。 新しいシミュレーション スキームを使用することで、シミュレーションが現実的になり、トレーニング目的に役立ちます。 制御ポリシーのトレーニングには、手動のコントローラー設計アプローチに比べて多くの大きな利点があります。 トレーニングは簡単に自動化でき、他の方法よりもはるかに少ない労力で済みます。 これは、ロボットの開発をより安価かつ迅速に行うことにつながります。 もう 1 つの利点はパフォーマンスです。訓練された制御ポリシーはより多様な動作をするため、ロボットは環境の変化にさらに反応できるようになります。」
上のビデオで見られるように、ロボットは押し込まれたりブーツを押し込まれたりすると、歩き方を再調整することができます。 便利なことに、完全に倒れてしまった場合でも、立ち上がることができます。 これにより、現実世界の環境でより便利になり、タスクを実行する際に人間による監視が少なくなる可能性があります。
「これは、多くのタスクをより確実に実行できることを意味します」とファンボ氏は続けました。 「実用的な状況における既存のロボットの弱点は信頼性です。 落下した場合には、人間のオペレーターが介入する必要があります。 これにより、業界はレッグシステムの使用を思いとどまりました。 私たちの貢献により、脚付きシステムがより実用的になります。」
ANYmal は最近、次の目的で使用されたときにそのペースにさらされました。 世界最大級の洋上配電プラットフォームの検査 北海で。
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