Mini Cheetah улучшает свои «кошачьи навыки» с помощью ботинок с никелевыми монетами
По мере того, как четвероногие роботы учатся выполнять все больше и больше динамических задач, они, вероятно, будут проводить много времени, не стоя на ногах. Не обязательно падать (хотя это, конечно, неизбежно, потому что это все-таки роботы на ногах), ведь можно так или иначе находиться в полете. Самым опасным из этапов полета будет падение со значительной высоты, поскольку это почти наверняка сломает вашего очень дорогого робота и любую полезную нагрузку, которую он мог переносить.
Плохое падение — это проблема не только для роботов, поэтому неудивительно, что четвероногие животные в природе уже ее решили. Или, по крайней мере, это уже решено кошками, которые могут надежно приземляться на лапы, чтобы уменьшить урон от падения. Чтобы научить четвероногих роботов этому трюку, робототехники из Университета Нотр-Дам обучили Mini Cheetah некоторым навыкам самовосстановления в воздухе с помощью ботинок, полных монеток.
Ноги Mini Cheetah (как и ноги многих роботов) были специально разработаны легкими, потому что они должны двигаться быстро, а для этого нужно минимизировать массу, которая перемещается вперед и назад при каждом шаге. Это сделает робота максимально эффективным. Но для того, чтобы бот переориентировался в воздухе, он наоборот должен начать раскачивать как можно большую массу.
Каждая лапа Mini Cheetah была модифицирована с помощью напечатанных на 3D-принтере ботинок, упакованных двумя рулонами с американскими пятицентовыми монетами (никелевыми), которые добавляют около 500 г на каждую ступню — этого достаточно, чтобы робот мог перемещаться так, как ему нужно. Причина, по которой никелевые ботинки важны, заключается в том, что единственный способ, с помощью которого Mini Cheetah может изменить свою ориентацию при падении — это размахивать ногами. Когда его ноги двигаются в одну сторону, тело будет двигаться в другую сторону, и чем тяжелее ноги, тем большую силу они могут оказать на тело.
Как и в любой другой робототехнике, заставить оборудование делать то, что вы хотите — это только половина дела. А иногда намного меньше, чем половина дела. Проблема с Mini Cheetah была в том, что у него очень и очень мало времени, чтобы понять, как все сделать правильно. Он должен обнаружить, что падает, выяснить, в какой ориентации находится, составить план, как ему опуститься, а затем успешно выполнить этот план. У бота не хватает времени, чтобы все это обдумать, когда он начинает стремительно падать, поэтому метод, придуманный исследователями, называется «рефлекторным» подходом.
«Хотя алгоритмы оптимизации траектории становятся все лучше, они все еще недостаточно быстрые, чтобы найти решение с нуля за доли секунды между моментом, когда робот обнаруживает падение, и тем, когда ему нужно начать движение восстановления. Мы обошли эту проблему, несколько раз сбрасывая робота в симуляции, где мы можем потратить столько времени, сколько нам нужно, чтобы найти решение, и обучая нейронную сеть имитировать оптимизатор траектории. Обученная нейронная сеть сопоставляет начальные ориентации с траекториями, по которым робот приземляется на ноги. Мы называем это «рефлекторным» подходом, поскольку нейронная сеть в основном выучила автоматический ответ, который может быть выполнен, когда робот обнаруживает, что падает»
Этот метод работает довольно хорошо, но есть несколько ограничений, большинство из которых не показались бы таким уж плохими, если бы четвероногих роботов не сравнивали с четвероногими животными. Кошки просто суперкомпетентны в том, что они делают, и способность имитировать их умение быстро разворачиваться в благоприятную посадочную конфигурацию из любой начальной ориентации будет очень сложно осуществить для робота.
«Чем больше я занимаюсь робототехникой, тем больше понимаю, насколько удивительна природа, и этот проект — отличный тому пример. Кошки могут сделать полный поворот на 180 градусов при падении с высоты плеча. Наш робот столкнулся с ограничениями по крутящему моменту при повороте на 90 градусов с высоты около 3 м от земли. Использование полного трехмерного движения было бы очень большим улучшением (вращение вбок должно быть проще, потому что момент инерции робота меньше в этом направлении), хотя я был бы удивлен, если бы только это привело нас к производительности на уровне кошки»
Самая большая проблема, с которой столкнулись ученые при переходе от 2D к 3D — это столкновения с самим собой. Кажется, что уберечь робота от столкновений должно быть просто, но сами столкновения накладывают довольно неприятные ограничения, которые делают численно трудным поиск высококачественных решений для алгоритмов оптимизации траектории.
Существуют гибкие приводные позвонки для четвероногих роботов, которые имеют множество преимуществ, но сами по себе являются достаточно сложными. По словам Курца, в случае проблемы с падающей кошкой гибкий позвоночник может помочь как с точки зрения наличия естественного гибкого распределения массы, так и с точки зрения конструкции контроллера, поскольку можно было бы напрямую имитировать движение «изгиб и скручивание» кошки. Точно так же гибкий позвоночник может помочь в задачах с большими фазами полета, таких как проблемы с прыжками в космосе.
«С учетом сказанного, переориентация в воздухе не является основной задачей большинства четвероногих роботов, и для меня не очевидно, что гибкий позвоночник сильно поможет при ходьбе, беге или карабканье по неровной местности. Кроме того, существующие аппаратные платформы с жесткой спинкой, такие как Mini Cheetah, вполне способны, и я думаю, что мы еще не раскрыли весь потенциал этих роботов. Алгоритмы управления по-прежнему являются основным ограничивающим фактором для сегодняшних устройств на ногах, а добавление гибкого позвоночника, вероятно, приведет к еще более сложным проблемам управления»
