新智元报道
[新智元导读] 人类都很难驾驭的漂移板, 却被加州 http://www.zhanhuigang.com/zhuanti-10000941.html 大学伯克利分校的双足机器人 http://www.zhanhuigang.com/zhuanti-10000036.html Cassie 轻松实现, 直行, 转弯, 高速行驶都不在话下. IEEE Spectrum 对机器人 http://www.zhanhuigang.com/zhuanti-10000036.html 设计团队进行了专访, 为我们揭开 Cassie 背后的技术.
机器人 http://www.zhanhuigang.com/zhuanti-10000036.html 现在也可以驾驭漂移板了!
新智元之前报道过媲美波士顿动力, 双足机器人 http://www.zhanhuigang.com/zhuanti-10000036.html Cassie 逆天跑跳, 还会骑平衡车.
而最近, Cassie 的能力又升级了超难的漂移板也能轻松驾驭!
双足机器人 http://www.zhanhuigang.com/zhuanti-10000036.html 应当具有人类走路的能力, 但与此同时, 在某些特定情况下, 滑行也是有必要的. 让双足机器人 http://www.zhanhuigang.com/zhuanti-10000036.html 学会使用人类的滑行工具便成了很有意思的一个课题.
但是, 使用这些工具并不是一件易事. 毕竟, 连人类使用它们也是非常困难的.
从左至右, 滑行工具上手难度逐渐增加
而在加州 http://www.zhanhuigang.com/zhuanti-10000941.html 大学伯克利分校, 由 Koushil Sreenath 领导的混合机器人 http://www.zhanhuigang.com/zhuanti-10000036.html 实验室便成功实现了这项任务, 而且是难度最大的漂移板!
值得注意的是, Cassie 是自主运行并完成这项任务的, 它在漂移板上是实时完成所有自己的计算.
这证明了加州 http://www.zhanhuigang.com/zhuanti-10000941.html 大学伯克利分校控制器的稳定性, 他们愿意让机器人 http://www.zhanhuigang.com/zhuanti-10000036.html 在不受束缚的情况下在室外运行, 而且他们貌似正长期考虑带轮子的双足机器人 http://www.zhanhuigang.com/zhuanti-10000036.html 在现实世界中的用处:
我们的反馈控制和自主系统允许在城市环境中快速移动, 以帮助从食品 http://www.zhanhuigang.com/zhuanti-10000433.html 运送到安全 http://www.zhanhuigang.com/zhuanti-10000085.html , 监视到搜索和救援任务的各个方面. 这项工作也可以帮助大型工厂和仓库的运输.
IEEE Spectrum 对话 UC 伯克利: 有关 Cassie 我们想了解的一切
IEEE Spectrum: 视频中 Cassie 的表现是否真的代表了真实世界中的水平? 如果出现意外情况会怎样?
UC 伯克利: 它在真实世界中的表现就跟我们在视频中看到的是一样的, Cassie 可以在校园里流畅的骑电动漂移板.
控制器可以让 Cassie 稳稳的骑在漂移板上, 并能够成功克服各种干扰, 除了一种失效模式目前 Cassie 还解决不了. 这种情况一般会发生在比如横向经过斜坡, 或者一个大的障碍物在一侧的时候, 会让板子侧翻离开机器人 http://www.zhanhuigang.com/zhuanti-10000036.html 的双脚.
目前 Cassie 还没办法自己上板下板.
新智元注: 漂移板分很多类型. 像视频中这种漂移板操作难度非常大, 碰到一些障碍没办法像滑板一样用 ollie 越过去, 一旦从上面下来再站上去也很困难.
IEEE Spectrum:Hypid 机器人 http://www.zhanhuigang.com/zhuanti-10000036.html 实验室一直致力于让机器人 http://www.zhanhuigang.com/zhuanti-10000036.html 能够克服各种地形挑战. 但是像漂移板如何适应各种地形呢?
UC 伯克利: 有意思的是, 这项研究与我们之前在离散地形上行走的工作有关. 虽然在粗糙和离散的地形, 足的效果是最好的, 但在平坦地形上轮子显然更有效.
使足式机器人 http://www.zhanhuigang.com/zhuanti-10000036.html 能够骑在各种小的移动平台上(例如漂移板, 小鱼板, 平衡车等), 将提供多模式运动能力, 提高各种地形上的运动效率.
目前的研究通过使用漂移板这样的轮式平台进一步延伸了双足机器人 http://www.zhanhuigang.com/zhuanti-10000036.html 在连续地形上的运动能力. 从长远来看, 我们希望开发多模态运动策略, 以使双足机器人 http://www.zhanhuigang.com/zhuanti-10000036.html 能够在日常生活中稳健有效地运行.
照片: 加州 http://www.zhanhuigang.com/zhuanti-10000941.html 大学伯克利分校
实验中, 加州 http://www.zhanhuigang.com/zhuanti-10000941.html 大学伯克利分校的研究人员表示, Cassie 证明能够在粗糙和不平坦的地形上骑行, 包括下楼梯.
IEEE Spectrum: 训练 Cassie 使用漂移板需要多长时间? 有什么比一般人类更擅长的技巧吗?
UC 伯克利: 开发整个系统 (例如控制器, 路径规划器和视觉系统) 整整花了 8 个月时间, 其中还包括了开发 Cassie 和漂移板的数学模型, 建立动态模拟, 找出 Cassie 如何与各种传感器 http://www.zhanhuigang.com/zhuanti-10000428.html 的连接和通信 http://www.zhanhuigang.com/zhuanti-10000222.html . 接下来我们会做几个实验以慢慢提高性能.
相比之下, 一个具有良好平衡感, 有过类似轮式运动经验的人, 需要花几个小时才能学会使用漂移板. 而没有任何滑板, 轮滑经验的人来说, 可能需要更长的时间.
一个熟练漂移板的人可以自由的在两个板子上转换, 但是 Cassie 不行. 因为算法需要非零前进速度才能转换. 不过, Cassie 在粗糙和不平坦的地形上表现的比一般人更好, 甚至可以骑着漂移板下一些楼梯!
IEEE Spectrum: 如何让 Cassie 更快或更灵活玩转漂移板?
UC 伯克利: 虽然 Cassie 目前可以流畅的前进并躲避障碍物, 但这种能力受到传感, 控制器和机载计算的限制. 为了使 Cassie 能够拥有更高级更复杂的动态控制, 我们还需要不断改进.
例如: 需要 planner 考虑到 Cassie - 漂移板系统的整个动态, 并快速生成动态可行的轨迹; 需要控制器能够紧密协调 Cassie 的所有自由度, 以便在平衡悬停的时候动态移动; 需要对快速转弯引起的运动模糊伪像具有鲁棒性的传感器 http://www.zhanhuigang.com/zhuanti-10000428.html ; 需要能够以实时速度执行算法的板载计算.
IEEE Spectrum: 下一步计划?
UC 伯克利: 我们正在努力通过充分利用 Cassie 的动力, 为 Cassie 在漂移板上实现更高难度的动作. 同时也在致力于让 Cassie 学会自己上板下板, 以及创建多模式运动策略, 应用于人类的日常生活中.
参考链接:
https://spectrum.ieee.org/automaton/robotics/robotics-hardware/cassie-on-hovershoes
来源: http://www.ailab.cn/Intelligent_Robots/2019061091378.html