Новый четвероногий робот учится взбираться по лестницам
Распространение роботов, таких как Spot от Boston Dynamics, продемонстрировало универсальность этих четвероногих систем. Они отлично зарекомендовали себя при подъеме по стационарным лестницам, преодолении небольших препятствий и передвижении по неровной местности. Однако складные и приставные лестницы по—прежнему представляют большую проблему, особенно учитывая их постоянное присутствие на заводах и в других промышленных средах, где часто используются роботы.
Команда швейцарской высшей технической школы Цюриха проводит всесторонние исследования четвероногих роботов. Как отмечают специалисты школы, прошлые попытки справиться с лестницами в основном проводились на двуногих гуманоидных роботах, которые в конечном итоге оказывались слишком медленными и не эффективными. Теперь команда взяла робота по имени ANYmal из семейства ANYbotics и добавила несколько специальных конечных эффекторов, которые цепляются за ступеньки лестницы. Помимо этого, робот имеет функцию «обучения с подкреплением», которая позволяет ему адаптироваться к различным типам лестниц.
«Эта работа расширяет сферу применения промышленных четвероногих роботов за привычные рамки контроля на производственных участках, переключая внимание на сложные особенности инфраструктурных объектов», — пишут исследователи. «Очень важно при решении сложных задач обеспечить хорошее соответствие между конструкцией робота и политикой его управления».
Комбинированная система, разработанная Швейцарской высшей технической школой Цюриха, продемонстрировала впечатляющий показатель успешности роботы равный 90% при преодолении лестниц с углом наклона от 70 до 90 градусов.
Кроме того, команда отметила значительное увеличение скорости набора высоты — до 232 раз быстрее, чем у самых лучших современных систем. Это говорит о том, что новый метод очень эффективен для помощи четвероногим роботам в преодолении лестниц.
Новая функция коррекции на базе обучения с подкреплением повышает адаптивность робота. Благодаря ей четвероногий робот умеет исправлять собственные ошибки в режиме реального времени. Например, если он неправильно оценит ступеньку или не рассчитает время шага, то тут же сможет скорректировать свой подъем. Эта способность к самокоррекции крайне важна для обеспечения надлежащей работы робота в различных промышленных условиях.
