Ваша следующая посылка может быть доставлена роботом

Исследователи USC Viterbi помогают четвероногим роботам переносить тяжелые пакеты в неизвестные места.

Увеличение объема доставки посылок, особенно во время пандемии, может создать чрезмерную нагрузку на почтовых перевозчиков и работников складов. Но что, если бы они могли получить помощь от каких-то четвероногих друзей?

Под руководством доцента Цюань Нгуенадокторанты USC Viterbi Мохсен Сомболестан и Ию Чен создали новый алгоритм управления, который позволяет четвероногим роботам адаптироваться к неизвестным в их среде. В отличие от своих предшественников, эти роботы используют адаптивную модель управления, которая может компенсировать изменения от базовой линии, позволяя им умело двигаться, неся тяжелые веса и пересекая наклонную или неровную землю.

«Мы понятия не имеем, как робот будет взаимодействовать с препятствиями или с силой, например, если кто-то толкает или тянет его, или добавляет вес», — сказал Сомболестан. «Именно поэтому нам нужно было внести изменения в структуру управления, чтобы робот мог бесперебойно работать в разных условиях».

Номинально четвероногий робот — без какой-либо нагрузки — смог относительно хорошо передвигаться по гладкой местности, как показал этот робот из лаборатории Нгуена. Это связано с тем, что окружающая среда в значительной степени предсказуема, и робот может быть запрограммирован на движение одинаково каждый раз. Однако, более реалистично, робот может испытывать другие силы — вес на спине, толчок или тягу от другого объекта, ухабистую дорогу под колесами. Эти неизвестные могут быть трудно объяснить в режиме реального времени, и это проблема, над решением которой работали исследователи.

Нгуен сказал: «Базовые или номинальные условия для робота сравниваются с реальными условиями, с которыми сталкивается робот. Управляющий алгоритм [который диктует, как работает робот] затем вычисляет различия между базовыми и реальными метриками, чтобы исправить различия в силе или весе. Это позволяет роботу адаптироваться, когда он несет пакет на спине или идет по неровной дорожке».

Сомболестан сказал, что эта новая структура управления идеально подходит для роботов, используемых в сотрудничестве с людьми, особенно в тех случаях, когда требуется переноска груза, например, доставка пакетов и перемещение товаров между пространствами на складе. Это может быть особенно полезно в напряженные периоды, например, после Черной пятницы, или даже во время таких ситуаций, как пандемия, когда онлайн-покупки выросли.

Это интересно: Обратите внимание на полезное дополнение искусственного интеллекта к нехватке рабочей силы

Эти роботы также могут использоваться в условиях, которые слишком опасны или трудны для людей, например, при пожаре или стихийном бедствии, когда необходимо доставить аварийное оборудование или комплекты.

Надежная новая локация

Нгуен сказал: «Даже наличие робота с тяжелым весом на спине является большой проблемой и большим достижением».

Чтобы по-настоящему улучшить передвижение робота, исследователи посмотрели дальше. Вместо того, чтобы просто довольствоваться роботом, который мог бы встать с тяжелым весом на спине, они разработали алгоритм, который позволяет роботу передвигаться по пересеченной, неровной или даже наклонной местности, неся вес. Робот приспосабливается к окружающей среде непрерывно, как и реальное четвероногие животные.

Исследовательская группа разработала передовые алгоритмы, основанные на адаптивном управлении, чтобы предложить следующие преимущества: устойчивость к неровным поверхностям, способность управлять трением в определенных ограничениях и смягчение ударов о передвижение робота. Новая структура была проверена как в компьютерном моделировании, так и в экспериментах с живым оборудованием. В обоих случаях 26-фунтовый робот использовался вместе с 13-фунтовой загрузкой (бутылки с водой, которые составляли 50% веса робота). Стоя на четырех ногах, робот смог нести до 92% своего веса — 24 фунта на спине.

Статья по теме: Хотите управлять персонажами в играх с помощью мозга?

Конечно, есть куда расти. В будущих исследованиях исследователи надеются учесть вес в других направлениях, например, силу, исходящую сзади или спереди, например, массивный порыв ветра или руководство от человеческой руки. Они также изучат, как заставить робота прыгать или бегать с большим весом по пересеченной местности.

Это исследование было недавно представлено на Международной конференции IEEE / RSJ по интеллектуальным роботам и системам (IROS) 2021 года в октябре 2021 года.

Спасибо за лайки на сайте "фитнес - часы"!

Добавить комментарий

Ваш адрес email не будет опубликован.

© 2022 Фитнес — браслеты: умные часы ·  ПРАВА НА КОПИРАЙТ. ИСПОЛЬЗОВАНИЕ МАТЕРИАЛОВ САЙТА РАЗРЕШЕНО ТОЛЬКО С АКТИВНОЙ ССЫЛКОЙ НА САЙТ fitneschasy.ru