Робот ANYmal продемонстрировал сверхчеловеческую способность к передвижению по пересеченной местности

Роботы, как и люди, обычно используют две разные сенсорные модальности при взаимодействии с миром. Существует экстероцептивное восприятие (или экстероцепция), которое исходит от внешних сенсорных систем, таких как лидар, камеры и глазные яблоки. 

А еще есть проприоцептивное восприятие (или проприоцепция), то есть внутреннее ощущение, включающее такие вещи, как прикосновение и ощущение силы. Как правило, мы, люди, используем обе эти сенсорные модальности одновременно, чтобы передвигаться, при этом экстероцепция помогает нам планировать заранее, а проприоцепция включается, когда возникают сложности. 

Вы используете проприоцепцию, например, в темноте, когда движение все еще вполне возможно — вы просто делаете это медленно и осторожно, полагаясь на равновесие и на ощупь.

Для роботов экстероцепция — это то, что позволяет им делать все классные вещи: с действительно хорошим внешним восприятием и временем (и вычислениями) для планирования потрясающих движений роботы могут двигаться динамично и быстро. 

Однако роботы с ногами гораздо менее удобны в темноте или вообще при любых обстоятельствах, когда необходимая им экстероцепция либо не проходит (потому что датчик не работает по какой-то причине), либо просто плохо работает из-за таких недружелюбных к роботу вещей, как отражающие поверхности или густой подлесок или что-то еще. Это проблема, поскольку реальный мир полон недружелюбных к роботам вещей.

Исследование, опубликованное Лабораторией робототехнических систем в ETH Zürich в журнале Science Robotics, демонстрирует систему управления, которая позволяет роботу оценивать, насколько надежна получаемая им экстероцептивная информация. Когда данные хорошие, робот планирует заранее и движется быстро. 

Но когда набор данных кажется неполным, зашумленным или вводящим в заблуждение, контролер изящно деградирует до проприоцептивной локомоции. Это означает, что робот продолжает двигаться — может быть, медленнее и осторожнее, но он продолжает двигаться — и в конце концов он дойдет до того момента, когда снова сможет полагаться на экстероцептивное восприятие. 

Это техника, которую используют люди и животные, а теперь и роботы могут использовать ее, сочетая скорость и эффективность с безопасностью и надежностью, чтобы справиться практически с любой сложной местностью.

Все получили захватывающий предварительный просмотр этой техники во время финального турнира DARPA SubT прошлой осенью, когда роботы Team Cerberus ANYmal с ногами смогли добиться победы. Производительность в видео ниже впечатляет, особенно с учетом того, что ANYmal удалось завершить подъем в гору на четыре минуты быстрее, чем рекомендуемое время для среднего человека.

Ролики, на которых робот ANYmal идет по густой растительности и глубокому снегу, отлично иллюстрируют, насколько хорошо работает система. В то время как экстероцептивные данные показывают повсюду препятствия и неточную высоту земли, робот знает, где находятся его ноги, и полагается на эти проприоцептивные данные, чтобы безопасно двигаться вперед и не падать. 

Другие роботы на ногах используют проприоцепцию для надежного передвижения, но уникальность здесь заключается в плавном сочетании скорости и надежности, когда контроллер переключается между экстероцепцией и проприоцепцией в зависимости от того, насколько он уверен в том, что видит. И результаты ANYmal в этом походе, а также во время финала SubT являются убедительным доказательством того, насколько хорошо работает этот подход.

Для получения более подробной информации издание IEEE Spectrum пообщалось с автором статьи Такахиро Мики — докторантом лаборатории робототехнических систем в ETH Zürich.

«Достижение уровня мобильности, подобного животным, вероятно, является целью многих из нас, исследователей в этой области. Однако роботы все еще сильно отстают от природы, и эта статья — лишь крошечный шаг в этом направлении. <…> Мы стремимся отправлять роботов в места, слишком опасные или труднодоступные для людей. В данной работе под «суровыми» мы подразумеваем места, которые тяжелые для нас, а не только для роботов. Например, крутые пешеходные тропы или заснеженные тропы, по которым сложно пройти. С нашим подходом робот преодолевал крутые и влажные каменистые поверхности, густую растительность или пересеченную местность в подземных туннелях и естественных пещерах с рыхлым гравием со скоростью человека»

Такахиро Мики докторант лаборатории робототехнических систем в ETH Zürich

По его словам, интуиция человека-оператора, выбирающего возможный путь для робота, безусловно, помогла роботу добиться успеха. Несмотря на то, что робот крепкий, он не может преодолевать препятствия, которые физически невозможны, например, препятствия больше по размеру, чем робот, или скалы. 

Однако в других сценариях, таких как DARPA SubT Challenge, роботом управляет высокоуровневый алгоритм исследования и планирования пути. Этот планировщик знает о возможностях контроллера движения и использует геометрические подсказки для безопасного управления роботом. Достижение этого для автономного похода в горной местности, где необходимо более семантическое понимание среды, — будущая работа ученых.

Снежная лестница была самым первым экспериментом, который ученые провели на открытом воздухе с текущим контроллером, и Мики был удивлен, что робот может справиться со скользкой заснеженной лестницей. Также во время похода местность была довольно крутой и сложной. Когда докторант впервые проверил местность, он подумал, что это может быть слишком сложно для робота, но он справился со всеми препятствиями.

«Мы думаем, что робот определяет, соответствует ли экстероцепция проприоцепции, благодаря контакту ног или положению ног. Если карта верна, ступни соприкасаются там, где предлагает карта. Затем контролер признает, что экстероцепция верна, и использует ее. Как только он почувствует, что контакт ступней не совпадает с землей на карте или ступни уходят ниже карты, он признает, что экстероцепция ненадежна, и больше полагается на проприоцепцию. Мы показали это в дополнительном видеоэксперименте»

Такахиро Мики докторант лаборатории робототехнических систем в ETH Zürich

На сегодняшний день ученые управляли роботом вручную в большинстве экспериментов (кроме DARPA SubT Challenge). Следующей целью является добавление большего количества уровней автономии. Мики хочет, чтобы робот совершал сложный поход без участия человека. 

Кроме того, есть большие возможности для улучшения способности робота к передвижению. Для «более суровых» ландшафтов исследователи хотят, чтобы робот воспринимал мир в 3D и проявлял более разнообразное поведение, такое как прыжки через ступеньки или проползание под нависающими препятствиями, что невозможно с текущей картой высот 2,5D.