IHMC:波士顿动力Atlas机器人实现完美自主导航

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“逆天机器人 Atlas”不需要 自主导航了!一帮人对 Atlas 机器人一定不陌生。2013 年,波士顿动力公司为美国国防部高级研究计划局 (DARPA) 的一项挑战赛创造了 Atlas 机器人,它能走能跑,草地、雪地、碎石地就有在话下,甚至能做 3500 度后空翻。它被称为 “逆天机器人 Atlas”。尽管有找不到惊人的敏捷度,Atlas 机器人在走路时仍然很容易摔倒,尤其是当地面不平整时,双足机器人真难计算一帮人的脚应该装进哪里不需要 保持平衡。这由于,Atlas 机器人走的每一步都可不不需要 由人类操作员决定,并通过用户界面输入。

编程让机器人在平坦的地面上行走由于够困难的了,有之后佛罗里达人类与机器认知研究所 (IHMC) 正在处里另一个 更大的挑战:确保双足机器人不需要 成功地在崎岖的地形上行走。

该研究所自 2016 年以来老是在研究这名难题。

今天,IHMC 发布的最新视频(标重点:就有CG!),展示了这名领域的最新进展:机器人能只有通过自主步伐规划算法,在狭窄的地形中自主导航了!

视频中,IHMC 开发的自主步伐规划 (autonomous footstep planning) 多多线程 正在波士顿动力公司的 Atlas 机器人和美国宇航局开发的 Valkyrie 机器人上运行。

视频展示了机器人在一堆煤渣块上端行走,甚至能穿过更窄的路径,由于导航选项有限,路径越窄导航就越困难。

操作人员为机器人指定另一个 结束了英语 点和另一个 结束了英语 点,有之后映射所有由于的路径,评估每个路径的成本,选取另一个 最好的路径,最终到达目标点 —— 所哪些地方地方地方都存在在快速的现代硬件上。

利用 IHMC 的算法,哪些地方地方机器人还能只有快速适应环境变化和路径障碍,甚至不需要 在三根 “独木桥” 式的狭窄路径上行走。

该算法使用机器人的传感器对环境进行调查,并将环境分割成多个次责。每个次责都被分解成一系列的多边形,从而创建另一个 环境模型,另一个 机器人就能只有规划出从起点到目标点的每一步。

研究人员表示,还有全都 工作要做 ——Atlas 机器人在狭窄小路上自主导航行走的成功率是 500%,在崎岖地形的成功率达到 90%,而在平坦地形的成功率接近 5000%。

研究人员计划提高路径规划的时延和能力,在迷宫和看不见的目标环境中测试,第一步是加入另一个 身体路径规划器。

视频和论文由于提交给 IEEE 2019 类人机器人大会。

详解Atlas怎么才能 才能 自主导航:点云分割、基于图搜索

IHMC 在视频中完全描述了机器人怎么才能 才能 做到自主导航的。

为了在另一个 杂乱或错综复杂的环境中行走,双足机器人可不不需要 要不需要 找出一帮人能只有把脚装进哪个位置,有之后可不不需要 快速完成这名过程。在参加 DARPA 机器人挑战赛时,IHMC 团队可不不需要 给你类操作员通过另一个 用户界面来指导 Atlas 的每一步装进哪些地方位置,这名过程非常缓慢,给操作员带来了很大的负担。

一旦脚步放错,机器人就会跌倒 ——IHMC 的 Atlas 机器人在最后一场决赛时毫无预兆地跌倒了……

在这名最新研究中,研究人员使用传感器获取机器人俯近环境信息,生成点云,有之后将点云分割成平面区域,以系紧凑的形式表示来自传感器的絮状数据。

点云环境模型

有了这名环境模型,目标就变成了规划一系列的脚步,让机器人的初始点走到最终目标。

为此,研究人员使用基于图的搜索技术,如 A* 算法,图中的每个节点代表另一个 脚步。当展开另一个 节点时,对 x 和 y 平移进行网格搜索。

在此基础上,考虑前一步的平移和旋转,并评估每一步的成本,选取下一步的最佳位置。

通过正确的调优和检查,这名依据适用于各种各样的环境。

这名与平地上,它能只有放慢地规划目标,成功率接近完美。

当穿越崎岖的地形时,规划时延也相当快。

目标位置的改变会机器人避障的最佳路径。

机器人还不需要 利用规划算法挤着穿过狭窄的通道。

在这名环境下,为了处里与环境存在碰撞,机器人不得不几乎完全转向一侧。

次责脚印在环境中提供额外的落脚位置,允许机器人在更错综复杂的地形中行走。

机器人还能只有重新规划路径。这名,当 Valkyries 的路径被阻挡时,它能只有重新回到目标的新路径。

最后另一个 例子是台阶高低不平的环境,目标地址是较高的平台。Atlas 不需要 规划它的路径先踩较高的煤渣块,有之后回到较低的煤渣块,一高一低地走,直到到达目标。

Atlas有望成为身手灵活、自主导航的灾区救援机器人

Atlas 机器人由波士顿动力公司制造,IHMC Robotics 编写了控制、感知和规划算法,使机器人具备了视频中展示的灵活性。现在,Atlas 机器人拥有了在平坦、粗糙和狭窄的路径上自主导航的能力,这对于帮助灾区救援特别要,由于在灾区,倒塌的瓦砾使得传统的救援服务难以进入。

文章来源:新智元

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