Робот ANYmal продемонстрував надлюдську здатність до пересування пересіченою місцевістю
Роботи, як і люди, зазвичай використовують дві різні сенсорні модальності під час взаємодії зі світом. Існує екстероцептивне сприйняття (або екстероцепція), яке надходить від зовнішніх сенсорних систем, таких як лідар, камери та очі.
А ще є пропріоцептивне сприйняття (або пропріоцепція), тобто внутрішнє відчуття, що включає такі речі, як дотик і відчуття сили. Як правило, ми, люди, використовуємо обидві ці сенсорні модальності одночасно, щоб рухатися, при цьому екстероцепція допомагає нам планувати наперед, а пропріоцепція вмикається, коли виникають труднощі.
Ви використовуєте пропріоцепцію, наприклад, у темряві, коли рух усе ще цілком можливий — ви просто робите це повільно й обережно, покладаючись на рівновагу та на дотик.
Для роботів екстероцепція — це те, що дозволяє їм робити всі круті речі: маючи справді добре зовнішнє сприйняття та час (і обчислення) для планування чудових рухів, роботи можуть рухатися динамічно й швидко.
Однак роботи на ногах значно менш зручні в темряві або взагалі за будь-яких обставин, коли необхідна їм екстероцепція або не працює (бо датчик з якоїсь причини не функціонує), або просто погано працює через такі недружні до робота речі, як відбивні поверхні, густий підлісок чи щось інше. Це проблема, адже реальний світ повний недружніх до роботів речей.
Дослідження, опубліковане Лабораторією робототехнічних систем ETH Zürich у журналі Science Robotics, демонструє систему керування, яка дозволяє роботу оцінювати, наскільки надійною є отримувана ним екстероцептивна інформація. Коли дані хороші, робот планує наперед і рухається швидко.
Але коли набір даних здається неповним, зашумленим або такими, що вводять в оману, контролер витончено переходить до пропріоцептивного руху. Це означає, що робот продовжує рухатися — можливо, повільніше й обережніше, але він продовжує рухатися — і врешті-решт дійде до моменту, коли знову зможе покладатися на екстероцептивне сприйняття.
Це техніка, яку використовують люди і тварини, а тепер і роботи можуть використовувати її, поєднуючи швидкість та ефективність із безпекою і надійністю, щоб упоратися практично з будь-якою складною місцевістю.
Усі отримали захоплюючий попередній перегляд цієї техніки під час фінального турніру DARPA SubT минулої осені, коли роботи Team Cerberus ANYmal на ногах змогли здобути перемогу. Продуктивність у відео нижче вражає, особливо з огляду на те, що ANYmal вдалося завершити підйом на гору на чотири хвилини швидше, ніж рекомендований час для середньої людини.
Ролики, на яких робот ANYmal йде крізь густу рослинність і глибокий сніг, чудово ілюструють, наскільки добре працює система. Тоді як екстероцептивні дані скрізь показують перешкоди та неточну висоту землі, робот знає, де перебувають його ноги, і покладається на ці пропріоцептивні дані, щоб безпечно рухатися вперед і не падати.
Інші роботи на ногах використовують пропріоцепцію для надійного пересування, але унікальність тут полягає в плавному поєднанні швидкості та надійності, коли контролер перемикається між екстероцепцією і пропріоцепцією залежно від того, наскільки він упевнений у тому, що бачить. І результати ANYmal у цьому поході, а також під час фіналу SubT є переконливим доказом того, наскільки добре працює цей підхід.
Для отримання детальнішої інформації видання IEEE Spectrum поспілкувалося з автором статті Такахіро Мікі — докторантом Лабораторії робототехнічних систем ETH Zürich.
«Досягнення рівня мобільності, подібного до тваринного, ймовірно, є метою багатьох із нас, дослідників у цій галузі. Однак роботи все ще сильно відстають від природи, і ця стаття — лише крихітний крок у цьому напрямку. <…> Ми прагнемо відправляти роботів у місця, занадто небезпечні або важкодоступні для людей. У цій роботі під «суворими» ми маємо на увазі місця, які важкі для нас, а не лише для роботів. Наприклад, круті пішохідні стежки або засніжені стежки, по яких важко пройти. Завдяки нашому підходу робот долав круті й вологі кам'янисті поверхні, густу рослинність або пересічену місцевість у підземних тунелях і природних печерах з пухким гравієм зі швидкістю людини»
За його словами, інтуїція людини-оператора, яка обирає можливий шлях для робота, безперечно, допомогла роботу досягти успіху. Попри те, що робот міцний, він не може долати перешкоди, які фізично неможливі, наприклад, перешкоди більші за розміром, ніж робот, або скелі.
Однак в інших сценаріях, таких як DARPA SubT Challenge, роботом керує високорівневий алгоритм дослідження та планування шляху. Цей планувальник знає про можливості контролера руху і використовує геометричні підказки для безпечного керування роботом. Досягнення цього для автономного походу гірською місцевістю, де потрібне більш семантичне розуміння середовища, — майбутня робота науковців.
Снігові сходи були найпершим експериментом, який учені провели на відкритому повітрі з поточним контролером, і Мікі був здивований, що робот може впоратися з ковзкими засніженими сходами. Також під час походу місцевість була досить крутою і складною. Коли докторант уперше перевірив місцевість, він подумав, що це може бути занадто складно для робота, але той упорався з усіма перешкодами.
«Ми думаємо, що робот визначає, чи відповідає екстероцепція пропріоцепції, завдяки контакту ніг або положенню ніг. Якщо карта правильна, стопи торкаються там, де пропонує карта. Тоді контролер визнає, що екстероцепція правильна, і використовує її. Щойно він відчує, що контакт стоп не збігається із землею на карті або стопи опускаються нижче карти, він визнає, що екстероцепція ненадійна, і більше покладається на пропріоцепцію. Ми показали це в додатковому відеоексперименті»
Наразі вчені керували роботом вручну в більшості експериментів (окрім DARPA SubT Challenge). Наступною метою є додавання більшої кількості рівнів автономії. Мікі хоче, щоб робот здійснив складний похід без участі людини.
Крім того, є великі можливості для покращення здатності робота до пересування. Для «суворіших» ландшафтів дослідники хочуть, щоб робот сприймав світ у 3D і демонстрував різноманітнішу поведінку, наприклад, стрибки через сходинки або повзання під нависаючими перешкодами, що неможливо з поточною картою висот 2,5D.
