robogeek.ru

все о роботах и робототехнике

edu.robogeek.ru

все об обучении робототехнике

Роботов научили адаптироваться после повреждений (+ видео)

В течение последних трех лет Антуан Калли и Жан-Батист Муре из Университета Пьера и Марии Кюри в Париже представляли новые модели роботов-гексаподов. Создатели усовершенствовали свои устройства на шести конечностях таким образом, что их было все сложнее вывести из строя. За счет сложного алгоритма роботы продемонстрировали возможность справляться с поразительно большим ущербом, за считанные минуты восстанавливая способность двигаться, даже при отсутствии двух из шести ног.

На протяжении работы изобретателей теоретические и практические аспекты их роботов часто освещались в СМИ. Теперь Калли и Муре сообщают о том, что их разработки могут использоваться не только для роботов, передвигающихся на ногах, но и, например, для некоторых типов механических манипуляторов. Таким образом, с помощью алгоритма почти любой робот может стать более устойчивым к повреждениям, если его конструкция позволяет адаптивные движения.

Уникальность этого подхода заключается не только в возможности его применения к различным устройствам, но и в скорости, с которой работает алгоритм. Если адаптивный робот-гексапод по какой-либо причине лишится одной из своих ног, это сразу же негативно скажется на скорости и эффективности его движений. В момент получения повреждения робот понимает, что произошло нечто непредвиденное, в связи с чем он не может передвигаться. Однако вместо того чтобы пытаться понять, какая из конечностей повреждена и как именно, робот, вообще не проводя никакого анализа своей конструкции, просто начинает пробовать множество других способов передвижения. Этот алгоритм можно назвать «умным методом проб и ошибок», поскольку робот приходит к работающему способу, перебирая уже заложенные в программе потенциально рабочие варианты – и весь процесс занимает около двух минут.

«Поврежденный робот начинает вести себя, как исследователь, – объясняет Антуан Калли. – У него есть предварительные ожидания насчет вариантов поведения, которые могут сработать – именно их он начинает пробовать. Однако эти ожидания строятся на основе симуляции неповрежденного робота. Задача устройства – выяснить, какие из них действительно работают при полученном повреждении. Каждая попытка использовать одно из движений похожа на эксперимент. Если она не срабатывает, робот способен отбросить целый тип движений и попробовать новый. Например, если передвижение с опорой в основном на задние ноги не приносит достаточно убедительные результаты, после этого робот попытается перемещаться, опираясь в основном на передние. Удивительно, как быстро устройство способно выучить новые способы передвижения. Потрясающе, что поврежденный и опрокидывающийся робот уже через пару минут довольно успешно, пусть и немного хромая, убегает в другом направлении».

Быстрое восстановление при повреждениях – только одно из возможных применений данного алгоритма. Его можно использовать также для адаптации к различным типам поверхности или для выработки новой модели поведения в непредвиденных обстоятельствах. Поскольку система полностью автономна и робот может выучивать новые типы поведения так часто, как это потребуется, такой алгоритм идеально подошел бы, например, для исследования космоса. Что бы ни произошло, робот найдет какой-нибудь способ продолжить свою работу как можно лучше без необходимости непосредственного вмешательства человека. На самом деле, говорить об исследованиях космоса, возможно, преждевременно, поскольку роботы постоянно ломаются и на земле. Если бы они в определенной мере могли самостоятельно справляться с возникающими проблемами, это сильно облегчило бы работу с ними.

В опубликованной статье Калли, Муре и их соавторы представили дополнительную информацию о проекте, включая любопытные случаи, которые произошли в процессе работы. Например, два года назад несколько очень известных ученых должны были посетить их лабораторию. Разумеется, руководство университета хотело, чтобы важные гости наблюдали процесс разработки в лучшем виде, они решили покрыть полы воском за день до визита. В результате полы стали чистыми и блестящими, но гораздо более скользкими, чем раньше! Испробовав один из способов передвижения, который всегда работал безотказно и должен был произвести впечатление на гостей, исследователи обнаружили, что на скользкой поверхности он неприменим. Однако благодаря тому, что робот использует алгоритм адаптации, через пару минут он снова успешно передвигался по навощенному полу. Посетители, конечно, остались в восторге.

Ученые сталкивались и с другим неожиданным поведением своих машин. Работая над расширением ассортимента способов передвижения, они настраивали их по различным параметрам. В частности, в одном из экспериментов ноги робота должны были касаться земли в течение ограниченного времени (100%, 75%, …25%, 0%). Логично было предположить, что устройство не сможет решить задачу передвижения притом, что его конечности вообще не должны касаться земли. Однако и в этом случае роботы удивили разработчиков – устройство перевернулось на спину и начало передвигаться на локтях, поддерживая все ноги на весу.

Кроме роботов-гексаподов ученые также работают с колесными роботами и другими робо-системами. Об одной их таких разработок мы уже писали на нашем сайте: http://www.robogeek.ru/nauchnye-razrabotki-programmnoe-obespechenie/creadapt-robot-kotorogo-trudno-ostanovit Одна из главных задач, стоящих перед учеными, — разработанный алгоритм должен работать на любой роботизированной системе. Этот проект финансируется до 2016 года, так что мы сможем увидеть еще много интересных результатов. Следите за новостями!

Комментарии

(0) Добавить комментарий