低成本机器人几乎可以越过任何障碍物

一组研究人员设计了一种机器人系统，使低成本的小腿机器人能够在几乎任何障碍物或地形上导航。机器人可以爬上和下楼梯接近它的高度，或者在多岩石、湿滑、不平坦、陡峭和多变的地形上行走。它还可以穿越缝隙、攀爬岩石并在黑暗中行动。

开发该系统的项目由卡内基梅隆大学计算机科学学院和加州大学伯克利分校的研究人员进行。

赋予小型机器人新技能

Deepak Pathak 是机器人研究所的助理教授。

Pathak 说：“让小型机器人能够爬楼梯和处理各种环境对于开发可用于人们家中以及搜救行动的机器人至关重要。”“该系统创建了一个强大且适应性强的机器人，可以执行许多日常任务。”

该机器人在公园不平坦的楼梯和山坡上进行了测试，测试了它在垫脚石和湿滑表面上行走的能力。它还负责爬楼梯，相当于人类跳过障碍。该机器人通过使用其视觉和小型机载计算机，实现了快速适应和掌握地形的令人印象深刻的能力。

该机器人在模拟器中接受了 4,000 个克隆体的训练。这些克隆人练习行走和攀爬复杂的地形，模拟器的速度使机器人能够在一天之内获得六年的经验。

在训练期间学习的运动技能由模拟器存储在神经网络中，然后研究人员将其复制到真实的机器人中。这种创新方法意味着无需对机器人的动作进行人工设计。

今天的许多机器人系统都依赖于创建周围环境地图的摄像头，然后在执行机器人动作之前用它来规划机器人的动作。但是，由于映射阶段的不准确或误解，此过程可能很慢并且容易出错。这些不准确会影响计划和运动。

虽然映射和规划被证明对专注于高级控制的系统有用，但它们并不总是最适合低级技能的动态需求，例如步行或跑步。

高效快速的机动

新开发的机器人系统跳过了映射和规划阶段，直接将视觉输入路由到机器人的控制。这基本上意味着机器人可以看到并相应地移动。这项突破性技术使机器人能够非常快速有效地对其复杂地形做出反应。

机器人的动作通过机器学习进行训练，使得机器人成本低。被测试的机器人比市场上的替代品至少便宜 25 倍。据该团队称，他们的算法可以使低成本机器人更容易获得。

Ananye Agarwal 是 SCS 博士。机器学习的学生。

“该系统直接使用视觉和来自身体的反馈作为输入，向机器人的电机输出命令，”Agarwal 说。“这种技术使系统在现实世界中非常稳健。如果它在楼梯上滑倒，它可以恢复。它可以进入未知环境并适应。”

机器人系统深受大自然的启发。对于一个不到一英尺高的机器人，它学会了采用人类用来跨过高障碍物的动作，以爬上楼梯或障碍物的高度。该系统使用髋关节外展来克服对现有最先进的有腿机器人系统来说甚至难以克服的障碍。

该团队还从四足动物身上寻找灵感。

“四足动物有一种记忆，可以让它们的后腿追踪前腿。我们的系统以类似的方式工作，”Pathak 说。

板载存储器允许后腿记住相机看到的内容，帮助它移动障碍物。

Ashish Kumar 是一名博士。伯克利的学生。

“由于没有地图，没有计划，我们的系统会记住地形以及它如何移动前腿并将其转换为后腿，这样做既快速又完美，”Kumar说。

这项新研究可以在解决围绕有腿机器人的一些主要挑战方面发挥重要作用。它甚至可以帮助引导它们在家庭中的使用。