Специалисты из лаборатории робототехники ETH Zurich создали нового робота, способного передвигаться как на колесах, так и на ногах.
Это делает его подходящим для различных типов ландшафта, сообщает New Voice.
Этот робот, подробно описанный в статье журнала Science Robotics, использует методы обучения с подкреплением для плавного перехода между режимами движения на колесах и ходьбы.
«Наша основная цель — разработка автономной системы передвижения для наземного робота, способного двигаться с высокой скоростью«, — пояснил Джунхо Ли, один из авторов исследования. «Этому предшествовали более пяти лет работы в сфере робототехники, автономной навигации и восприятия«.
Новый робот базируется на предыдущих разработках команды CERBERUS, победившей в конкурсе DARPA Subterranean Challenge в 2021 году, но отличается упрощенной конструкцией и усовершенствованной навигационной системой на базе ИИ.
Традиционные методы маршрутизации для наземных роботов часто используют онлайн-оптимизацию, что эффективно для медленных роботов, но не подходит для быстро движущихся систем. Роботы, способные передвигаться со скоростью до 20 км/ч, требуют оперативных решений для планирования пути. Даже задержка в 0,5 секунды может привести к отклонению на 1 метр и опасным столкновениям.
Исследователи разработали и протестировали различные методы иерархического обучения с подкреплением, что позволило создать нейронную сеть, генерирующую новые маршруты за миллисекунды.
«Наш нейронный контроллер полностью учитывает сложную и нелинейную динамику роботов на ногах, — уточнил Ли. — Он эффективно управляет роботом на разных поверхностях и при различной скорости«.
На ровной местности робот использует колеса для минимизации энергозатрат, а на сложных участках, где колеса неэффективны, переключается в режим ходьбы. Нейронный контроллер обрабатывает сенсорные данные и выбирает оптимальный способ передвижения.
Контроллер, созданный Ли и его командой, использует две искусственные нейронные сети для анализа данных сенсоров и управления движениями робота. Традиционные методы планирования и управления часто не справляются с условиями реального мира, полными неопределенностей, но нейронные сети позволяют роботу успешно адаптироваться.
В будущем такие роботы могут применяться для автономной доставки грузов в различных условиях, обеспечивая быструю и надежную транспортировку.
