Робот з захистом від спотикань адаптується до складної місцевості в режимі реального часу
Роботам складно імпровізувати, а зіткнення з незвичною поверхнею чи перешкодою зазвичай означає різку зупинку або різке падіння. Але дослідники створили нову модель руху робота, яка адаптується в реальному часі до будь-якої місцевості, з якою він стикається, змінюючи свою ходу на ходу, щоб продовжувати рух при зіткненні з піском, камінням, сходами та іншими раптовими змінами.
Хоча рух робота може бути універсальним і точним, він може навчитися підніматися сходами і долати пересічену місцевість, але така поведінка більше схожа на окремі натреновані навички, між якими робот перемикається. Відомі роботи, такі як Spot, можуть відштовхуватися від поштовхів або ударів ногами.
Насправді система просто працює, щоб виправити фізичну аномалію, дотримуючись незмінної політики ходьби. Існує кілька моделей адаптивних рухів, але деякі з них дуже специфічні, а іншим потрібно достатньо часу для роботи, тому робот обов'язково впаде до того моменту, коли вони почнуть діяти.
Команда з Facebook AI, Каліфорнійського університету Берклі та Університету Карнегі-Меллона назвала систему Rapid Motor Adaptation. Її створили через те, що люди і тварини можуть швидко, ефективно і несвідомо змінювати свою ходу залежно від обставин.
«Уявіть, що ви вчитеся ходити і вперше йдете на пляж. Ваша нога опускається, і щоб витягнути її, потрібно докласти більше сили. Це здається дивним, але через кілька кроків ви будете ходити природно, як і по твердій землі. У чому секрет?»
Звісно, якщо ви ніколи раніше не ходили по пляжу, то в цей момент ви не входите в якийсь спеціальний «піщаний режим», який дозволяє ходити по м'яких поверхнях. Те, як ви змінюєте свій рух, відбувається автоматично і без будь-якого реального розуміння зовнішнього середовища.
Тіло людини реагує на різні фізичні умови, відчуваючи різні наслідки цих умов для самого тіла. Система RMA працює подібним чином — під час руху в нових умовах за дуже короткий час (пів секунди або менше) змінюються правила ходьби.
Систему повністю навчили моделюванню у віртуальній версії реального світу, де маленький мозок робота (все працює локально на бортовому обмеженому обчислювальному блоці) навчився максимізувати поступальний рух з мінімальною енергією і уникати падінь, негайно спостерігаючи і реагуючи на дані, що надходять від його акселерометрів та інших фізичних датчиків.
Щоб підкреслити загальну внутрішню суть підходу RMA, Малік заявив, що робот взагалі не використовує візуальний ввід. Якщо люди і тварини, які не мають зору, можуть нормально ходити, то чому б цього не вміти роботу? Неможливо оцінити «зовнішні ефекти», такі як точний коефіцієнт тертя піску або каміння, по яких він іде, тому він просто уважно стежить за собою.
Зрештою система складається з двох частин: основного, постійно працюючого алгоритму, який фактично контролює ходу робота, і адаптивного алгоритму, що працює паралельно і відстежує зміни внутрішніх показників робота. Коли виявляються суттєві зміни, останній аналізує їх — «ноги мають робити це, але вони роблять це, отже, ситуація така» — і повідомляє основній моделі, як пристосуватися.
Відтепер робот думає лише про те, як рухатися вперед у нових умовах, ефективно імпровізуючи особливу ходу. Після навчання моделюванню робот уже успішно діє в реальному світі.
У прес-релізі сказано: «Робот міг ходити по піску, бруду, пішохідних стежках і високій траві без жодної невдачі у всіх наших випробуваннях. Робот успішно спускався сходами по пішохідній стежці у 70% випробувань. Він успішно долав цементну купу і купу гравію у 80% випробувань, незважаючи на те, що ніколи не бачив нестійкий або такий, що просідає ґрунт, перешкоджаючу рослинність чи сходи під час тренування. Він також зберігав свою висоту з високим ступенем успіху під час переміщення з корисним навантаженням 12 кг, що становило 100% його ваги».
Малік схвалив дослідження професорки Нью-Йоркського університету Карен Адольф, робота якої показала, наскільки легко адаптованим і вільним є процес навчання людини ходьбі. Мета роботи команди полягає в тому, що якщо вам потрібен робот, який може впоратися з будь-якою ситуацією, він має навчатися адаптації з нуля, а не мати безліч режимів на вибір.
Так само як неможливо створити розумнішу систему комп'ютерного зору, вичерпно позначаючи і документуючи кожен об'єкт і взаємодію, ви не можете підготувати робота до різноманітного і складного фізичного світу з 10, 100 і навіть тисячами спеціальних параметрів для ходьби по гравію, бруду, щебеню, мокрій деревині.
Основа системи потенційно може бути застосована не лише до роботів з ногами, а й до зовсім інших галузей ШІ та робототехніки.
Крім того, поєднання базового і адаптивного алгоритмів могло б працювати для інших інтелектуальних систем. Розумні будинки та муніципальні системи, як правило, покладаються на вже існуючі політики, але що, якщо вони будуть адаптуватися на ходу?
