Max Home IndustryХотя мы можем найти зрелище Роботы падают забавно, учитывая сумму ущерба, такого падения причиной в дорогих машинах они действительно далеки от смешного.
Виды падений, которые являются наиболее разрушительными, для людей, а также роботов называются faceplants, потому что вы посадки ваше лицо в землю, как средство разорвать ваше падение, которое обычно также ломает лицо.
Страх падения, со стороны инженеров-роботов, кажется, сдерживает прогресс с производительностью человекоподобных роботов. Таким образом, хотя мы могли бы смеяться над компиляцией видео впечатляющих падает с Darpa Робототехника вызов в этом году, см Робот Страх падения мы должны быть более сочувствующими. Возможность оправиться от падения, не врезаясь в землю, или падения, с тем чтобы свести к минимуму травму головы является важным новым навыком для роботов, как Атлас.
Исследователи из Georgia Tech работают над методами, которые могут быть использованы человекоподобными роботами, чтобы позволить им падать более безопасно, которые могли бы защитить их достаточно, чтобы на самом деле быть в состоянии встать снова. Аспирант Сехун Ха и профессор Карен Лю разработали алгоритм, который рассказывает роботу, как реагировать на самые разнообразные падения – от одного шага, чтобы оправиться от нежного подталкивать, к подвижному движению, которое нарушает скоростное падение. В результате роботы могут свести к минимуму ущерб или увеся, которые они могут причинить себе или другим, изучая лучшую последовательность движений, чтобы замедлить их импульс.
Ха объяснил обоснование и направленность экспериментального исследования:
«»Падение потенциально может привести к пагубным повреждениям робота и огромным затратам на ремонт. Мы считаем, что роботы могут научиться безопасно падать. Наша работа объединила существующие исследования о том, как научить роботов падать, давая им инструмент для автоматического определения общего числа контактов (сколько рук сунул его, например), порядок контактов, а также положение и сроки этих контактов. Все это влияет на потенциал падения и изменяет реакцию робота».
Их тесты показаны в этом видео. В первых двух верхний робот использует алгоритм планирования, в то время как нижний робот этого не делает. В третьем тесте, который может причинить наибольшее повреждение, используется алгоритм:
Исследование, построенное на предыдущих исследованиях, в которых профессор Лю изучал как кошек, так и спортсменов, показало, что одним из наиболее важных факторов падения является угол посадки. Он опирался на идею о том, что хорошо продуманный робот имеет «мозг», чтобы вычислить более мягкую посадку, но еще не оптимизировал последовательность движений, которые происходят во время падения, и поэтому новый алгоритм был разработан, чтобы принять во внимание аппаратные ограничения и возможности робота, и предлагает последовательность контактов, чтобы робот постепенно мог замедлить себя.
Алгоритм может означать, что мы наблюдаем меньше робота faceplants в будущем, и меньше дорогостоящих ремонтных работ, но это должно привести к роботам получить больше уверенности.