モダンなロボットにはモーションシステムが装備されていますが、アクションの地形への適応は常に困難です。 ノルウェーのオスロ大学の科学者たちが新しいタイプの新しいタイプを開発しました。4本足このためのロボット 写真これのためのロボット その後 のときそれは異なる表面に遭遇し、それはその脚の長さと歩行を調整することができます。 この 能力は、環境におけるエネルギー効率と予測不可能な性能を向上させることができます。

1. 知りましょう 堤なそ

ロボットは呼ばれます 「動物」ノルウェー語で、そして最初のものとして知られています。様々に応じて自動的にその形状を変えることができるロボット。 センサー、カメラ、人工知能の混在を通して、ロボットは脚の長さを認識し機械的に調整することができます。異なる地形に遭遇して体の形状を調整し、その歩行を特定するように最適化します。

この研究の先頭であるNijadeは、このロボットは歩く環境を継続的に学ぶことができ、次にそれが受け入れた知識を環境に適応させることができると述べた。

研究者は最初に砂利、砂、コンクリートを歩くようにロボットを訓練してから、それを決してセットされたことがない草の上を歩きました。 がだが がこれは最も厄介な地形ではないようです、研究者たちは地面の異なる形状が長脚のための新しい実際の挑戦であることを指摘しました。

この 犬のような 変形可能な ロボットはその4本の足を動的に細長くすることができます。 研究者らはノルウェーとオーストラリアのテストを助けるために染めました学ぶ 四肢を長くまたは短くするために地形。 オスロ大学とノルウェー国家防衛研究所のコンピュータ科学者であるNigard。 「at この段階では、屋外でロボットを取ることができ、環境に適応することを学ぶことができます。 人間が与える知性を使うことができます。「

2 コンプレックス 「進化」 四重ロボットの

陸生動物には伸ばす四肢がないそもそも生物学的には不可能であり、必要ではありません。 何百万年もの進化のために、人体、チーターまたはオオカミが信じられないことです。 彼ら それらの前に常に障害物をスキャンすることができます。 走行の動きは、関節の膨張と縮小の関数は であります。

伸縮性の四肢

一方、ロボットの進化にも何らかの効果が必要です。 偶数 スーパーコンプレックス ボストンダイナミクスからのスポットロボット犬のような機械はできません 複合体をナビゲートします。地形 ロボット伸縮部の足を作ることはそれらのものだけではない。安定性 さまざまな表面に移動するだけでなく、エネルギーを向上させます。 歩き回りはたくさんのバッテリーの力を消費し、ロボットの揺れが傷つくかもしれませんまたはその人近く。

「i 調整可能な体を持つことは特に良い考えを持っていると思います」と言ってください。フランシスコ Valero 南カリフォルニア大学のエンジニアであるCuevas ロボットの開発に参加しました。 「技術 絶えず繰り返されており、調節可能な体は将来のロボットを柔軟にします。「

Nigard そして 彼の 同僚は最初に文字通り実験的なサンドボックスを作製するために染色された。バランスを受けるために。 研究室で、 彼ら ロボットが現実のものを見つけるかもしれないさまざまな地形を表すセメント、砂利と砂の付いた長い箱を埋めた。 コンクリートは比較的平坦ですが、砂は不確実性がいっぱいですすべてのステップ ロボットの ..足が傾くか、 シンクします砂利は硬い表面の物質ですが、砂利が動く、 堤なし足跡 千鳥。 NIJAD 言った： .. 「硬さと粗さの異なる3つの地形例は、ロボット形式の良い表現や体と環境の間の一般的な相互作用です。」

実験室でロボット残高を訓練するための異なる地盤材料

染色 ロボットには4本の足と上のハンドルがあります。 ロボットの 足は合計6インチを伸ばすことができますが、2つの位置に伸びることができます。 「大腿骨」 膝の上と 「ティビア」 膝の下に。 この 機械がその脚部セクションを異なる長さで設定できます。 例では、大腿骨を長くして脛骨を短くするために四肢を伸ばして、その逆。 研究者たちは調整できます構成、put 染め 各地形に、犬や猫のように動くようにしてから、それらの 各地形の効率

より具体的には、研究者らは「動き コスト」効率として、これは生物学者によって使用されるものと同じメトリックです。動物を観察する動画 基本的に、これはどのくらいです多くのエネルギーの生き物やロボットは動きの行動を実行するために消費されます。 歩行の技量と安定性はすべてコンピュータに符号化されており、これは高価なロボットのように非常に重要です。

研究者たちは ロボットのモーターのエネルギー消費量を測定しました。その動きを監視するためにジョイントとカメラを使用しました。 ロボットにはそれ自身のものがあります。 表面の粗さを特徴付けるカメラ。 例では、コンクリートがはるかに滑らかであることが観察されています。 砂利 機械は水の中のつま先を浸すことさえできます。足の力センサーは、砂が柔らかい情報を提供する情報を提供します。 コンクリート; カメラと力センサーが一緒になって歩行や運用のプロセスを監視するための複雑な視力で。

その後 のときロボットはそれがコンクリートから砂利に移行していることを検出し、それはその高さを下げることが分かる

研究者たちは そのための その結果 コンクリートの上を歩くロボットは長い足が長く、最も効率的です。 砂の中では、脛骨が短い限り、それはどんな大腿骨を効果的に伸ばすことができます。 砂利で、 Dyret's 全体的な体は短くて非常によく機能します。下回る重心はロボットをより安定しています。小さな揺れ。 一般的に言えば、短い脚はロボットが緩やかな材料を踏む力をより多くの力を加えることを可能にし、長い脚はより滑らかな材料を歩く速度を高めることができる。

すべて これらの トレーニングはロボットを提供しています。特定の四肢構成を特定 表面に調整する。 したがって、 の場合研究者たちはその後染めてください他の地形に、ロボットはそのカメラとその足の下の物体を強制センサーを通してその下にある地面を見て、このデータを比較します。コンクリートが見え、 感じます。 その後、ロボットはどのくらい知っています道路を歩く、歩きの長さを調整して効率を高めます。

染め 芝に適応することさえできます。 最初は、そのパフォーマンスはまだ非常に不安定でしたが、すぐに、どの体型がより良くなり、新しい環境に適応するかを理解することができました。

3。 ..将来的には、ロボットの 知覚はそれ自身の体に適応します

ロボット学習技術がますます複雑になるにつれて、過去10年間またはその結果、ロボット専門家は四分注ロボットを訓練するために使用されます。 言い換えれば、我々は最初にバーチャルのロボットを制御するソフトウェアを訓練しなければなりません。 この仮想世界では、シミュレートされたロボットは何千ものウォーキングの試みを実行し、試行錯誤を学ぶことができます。 システムはエラーを罰し、そして成功した操作の正常な操作を罰する。仮想ロボットは最高の振る舞いを学びます。 この リインフォースメントと呼ばれる技術です。 ロボットの専門家たちはこの知識を伝統的に移植することができます。ロボットとウォーキング 機械。

なお、この技術は「シミュレーションへ」の問題を抱えています。 トランジション： 物理的世界の複雑さ 仮想環境で完全にシミュレートされるので、シミュレーションで得られた知識は必ずしも現実の世界に一致するわけではありません。これは実際のロボットが周囲の曖昧な理解を深めることができることを意味します。

対照的に、これらの 研究者たちは 堤レットとの間Realでロボットを訓練することです。 の コース、これは新しい課題をもたらします： 変形したロボットの学習速度ははるかに遅くなり、しばしば損傷を受ける可能性があります。 Kyle オスロ大学のコンピュータ科学者、 Gretel、 氏： 「要因」地形の違いのように実際の操作をはるかに難しくします。 音に聞こえます従うべき軌道はありません、そしてそれを通してそれを達成することは困難です。 "

客観的に言えば、 堤の動き それでも遅い、特に の場合スポットのような高度な四捨五入ロボットと比較して 例では、完全に拡張または縮小するのに90秒かかります。ロボットの 足。 しかし研究者たちはそれを願っていますハードウェアおよび基礎となるアルゴリズムを同時に改善することができ、おそらく他の変形ロボットはこのタイプのシステムを使用することができる。 実際、ロボティクス研究所では、ロボットが地形をよりよく知覚し、その身体やその身体に適応できるように、ハードウェアとソフトウェアを協力させることです。 この ロボット工学技術を最終的に人気のさせます。