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MIT做了个「盲豹」机器人,爬楼梯腾空跳全无难度


MIT做了个「盲豹」机器人,爬楼梯腾空跳全无难度
说起机器人爬楼梯,不少人可能会想起波士顿动力那只黄色的 SpotMini 机器人。
MIT做了个「盲豹」机器人,爬楼梯腾空跳全无难度

如果你觉得 SpotMini 能透过视觉分析路况已经很棒,那 MIT 的 Cheetah 3 肯定让你更惊豔,因为它不仅可爬楼梯可跳跃,且一切都不依赖视觉完成。

一位参与 Cheetah 3 项目的工程师 Sangbae Kim 说。不靠视觉或任何感测器,机器人又是如何了解路况?

就和漆黑环境行进的人类一样,Cheetah 靠的也是「摸黑前行」。具体来说,Cheetah 主要依赖两套新演算法:1. 接触感应演算法;2. 模型预测控制演算法。

简单来说,接触感应演算法可帮 Cheetah 判断某只机械腿接触到的平面是否可「踏下去」,以及下一步又怎样反应。

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「摸黑」爬楼梯。

碰了一下后,演算法得快速判断机器人脚下是脆弱的树枝,还是踏实的路面,它能否踏下去?如果不可踏,演算法会结合回馈资料决定,接下来机械腿是赶紧抬起来,还是摇摆以保持整体平衡。

至于模型预测控制演算法,主要帮助机器人判断,每踏出一步,到底需要用多少力,才能帮助机器人人保持平衡。

除了「踏好每一步」,演算法另一个工作在于帮助机器人遇到意外阻力时,要怎样恢复平衡。

Kim 解释。这个演算法可帮助机器人对付研究人员突然拉扯和推力。

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「推什幺!」

视觉判断可能会面对干扰因素、不準确或情况不适用等问题。所以说,如果你的机器人过于依赖视觉,它对空间的判断必须非常準确,这会使它反应变很慢。

Kim 补充。此外,这个功能也是出于对 Cheetah 作用定位的考虑。

和旨在进入办公室和家庭的 SpotMini 不同,Cheetah 的使命在于去人类不能到的地方,深入譬如坍塌大楼的废墟、受核辐射影响地区等地方,进行救援等工作。这也意味它得面对更複杂的路况、光线更暗的环境。

不过,Kim 表示,他们还是会为 Cheetah 安装视觉系统,但「不想将视觉当成控制第一位」。

除了「摸黑」系统,Cheetah 3 和上一代相比,灵活度也提升不少。

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可逆膝关节系统,真‧机器人舞。

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灵活摆动。

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弓背弹跳,后面的研究人员也太高兴了吧。

会开门的黄色 SpotMini 和 Cheetah 3,你比较喜欢哪个呢?



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