Дослідники з Інституту робототехніки та штучного інтелекту (RAI) нещодавно створили нову роботизовану платформу під назвою Ultra Mobility Vehicle (UMV), яка рухається з високою швидкістю та з надзвичайною спритністю, перестрибуючи високі перешкоди та зберігаючи рівновагу навіть на одному колесі.

Новий двоколісний робот може успішно виконувати динамічні маневри, подібні до тих, що виконують досвідчені велосипедисти.

«Фундаментальною проблемою в робототехніці є балансування роботіві», — кажуть Бен Боксер та Сурья Сінгх, два співавтори статті.

«Колеса забезпечують ефективність, тоді як ноги справляються зі сходами, бордюрами та пересіченою місцевістю. Це стає компромісом між тим, наскільки складним, дорогим та енергоємним ви хочете бачити свого робота, та тим, наскільки ви хочете, щоб робот міг справлятися з невідомим під час руху. Ми постійно поверталися до того факту, що велосипедисти-тріали та гірські велосипедисти щодня долають цей розрив».

Команду надихнули акробатичні трюки, які виконують велосипедисти-люди на двох колесах, такі як їхня здатність швидко їздити по різній місцевості, перестрибувати перешкоди та тимчасово балансувати на одному колесі. Тому вони вирішили розробити робота з двома колесами та рамою, який міг би відтворювати подібні рухи.

«Нашою головною метою було показати, що для досягнення атлетичного роботизованого руху не потрібен десяток ступенів свободи. Ми хотіли продемонструвати, що робот на базі велосипеда, який має лише п’ять ступенів свободи, може їздити з високою швидкістю, динамічно балансувати та стрибати на перешкоди, вищі за самого робота».

UMV, система, розроблена дослідниками, по суті є роботизованим велосипедом з двома рядними колесами, рульовою рамою та конфігурацією заднього приводу. Ця конфігурація передбачає, що двигун рухає робота, передаючи потужність виключно на заднє колесо, тоді як переднє колесо відповідає лише за кермування.

Унікальна конструкція команди зрештою забезпечує роботу UMV спритність, порівнянну з роботами на ногах, зберігаючи при цьому простоту колісного робота. Зокрема, робот команди має лише п’ять керованих ступенів свободи (DoF), порівняно з дванадцятьма або більше, типовими для чотириногих та двоногих роботів.

«Менша кількість суглобів зазвичай означає меншу вагу, меншу складність виробництва та менше речей, які можуть зламатися», — сказав Боксер.

«Незалежно від того, чи це керування автомобілем, балансування, їзда на задньому колесі, стрибки, перекидання чи перевертання, вся поведінка UMV контролюється політиками навчання з підкріпленням, повністю навченими в симуляції та перенесеними на реального робота без додаткового налаштування. Це важливо, тому що багато з цих моделей поведінки, як-от «поворот шиммі», коли робот повертається на місці, швидко рухаючи переднє колесо вбік, не були явно запрограмовані. Вони з’явилися як рішення, які алгоритм навчання виявив самостійно».

Підхід, заснований на навчанні з підкріпленням, який команда використовувала для планування рухів робота, можна легко масштабувати та використовувати для розробки нових стратегій для обходу перешкод або досягнення бажаних місць. Це означає, що робот може автономно визначати найкращі гнучкі послідовності рухів, які дозволять йому успішно виконати місію.

У статті наведено три помітні внески. Перший – це сама морфологія робота. Вона показує, що форм-фактор на основі велосипеда, який більшість людей асоціюють з простим транспортом, може досягти спортивних результатів, порівнянних з найсучаснішими роботами на ногах.

«Стрибки на 1 метр — 130% власного зросту робота — і досягнення швидкості 8 метрів за секунду ставить UMV у той самий діапазон продуктивності, що й набагато складніші роботизовані платформи».

Команда також представила єдину систему навчання з підкріпленням, яка може створювати різні рухи, починаючи від стабільного водіння до акробатичних переворотів вперед, при цьому лише незначно адаптуючи винагороди під час навчання. Примітно, що робот успішно виконує різні спритні маневри як у симуляціях, так і в реальних експериментах.

Платформа UMV незабаром може бути додатково вдосконалена та випробувана в ширшому діапазоні реальних сценаріїв.

«З точки зору практичного застосування, поєднання швидкості, малого просторового сліду та здатності UMV долати перешкоди передбачає роль у міській доставці, перевезеннях на далекі відстані по пересіченій місцевості або інспекції в середовищах, де ширший транспортний засіб не може орієнтуватися», — сказав Боксер.

«Ми використовуємо паралельні методи симуляції для створення більш насиченої та різноманітної програми навчання», – додає Сінгх. «Кінцева мета – високошвидкісне автономне пересування різноманітними, неструктурованими середовищами, де робот сприймає місцевість попереду та вибирає правильну поведінку – їзду, стрибки, підстрибування – у режимі реального часу».