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MARLO機器人:不管坦途還是險路,我都能征服

本文作者: Misty 2016-08-04 17:03
導(dǎo)語:機器人之3D行走!

MARLO機器人:不管坦途還是險路,我都能征服

由俄勒岡州立大學的Jonathan Hurst帶領(lǐng)的科研團隊此前曾打造出MABEL,但只能限制在平面上進行2D行走。而現(xiàn)在,有一個團隊成功打造了功能更為強大的行走機器人。近日,密歇根大學成功研發(fā)雙足機器人---MARLO,它能夠在沒有其他支持的情況下在復(fù)雜路面上正常行走,MARLO機器人具備“3D行走”功能,意味著能夠以任意角度進行行走。

通過軟硬件的配合,MARLO可以根據(jù)路面環(huán)境的不同進行自我調(diào)整,彎曲步態(tài)從而能夠達到移動的目的。在未來MARLO上將會裝備全面的3D控制器,能夠在復(fù)雜地形中更好的調(diào)整步速。

不過,在早些的測試視頻中,MARLO跌到的次數(shù)比其他機器人都要多。團隊一直改進MARLO的行走技能,現(xiàn)在MARLO的行走技能已經(jīng)非常高超,不管險路還是坦途,它都能征服。

現(xiàn)在,團隊領(lǐng)導(dǎo)人Jessy Grizzle教授和他的學生要對MARLO進行更艱巨的挑戰(zhàn),讓MARLO行走在“波浪草地”上。這塊草地位于密歇根大學內(nèi),由藝術(shù)家Maya Lin精心設(shè)計,今天,團隊發(fā)布了MARLO“波浪草地”行走的視頻。

MARLO機器人:不管坦途還是險路,我都能征服

操作者能通過一個常規(guī)的Xbox控制器對MARLO進行控制,操作者可以對其發(fā)出指令,讓它向任何指定方向移動。MARLO機器人在遭遇崎嶇地形后能自行進行調(diào)整。MARLO的行走能力多虧于研究人員在其身上使用的導(dǎo)航算法。 Xingye Da結(jié)合兩種2D算法,一種能控制前后移動,而另一種能控制側(cè)面運動。隨后他根據(jù)不同的步行速度和地面高度創(chuàng)建了15種不同的步態(tài),從而令MARLO在無需特殊傳感器的情況下能在凹凸路面上平穩(wěn)前行。此外,研究人員計劃正在研發(fā)更加全面的3D控制器算法,希望MARLO能夠在復(fù)雜地形中最佳運行速度。

MARLO機器人:不管坦途還是險路,我都能征服

MARLO和其他的人形機器人截然不同,它沒有手臂,沒有頭,膝蓋上沒有制動器,幾乎是你見到過的腿最細的機器人。 Grizzle 表示此種設(shè)計可以讓MARLO更加靈敏,但也需要更加成熟的算法來實現(xiàn)行走功能。

對于MARLO來說,硬件并非最重要。Grizzle表示它的團隊正在開發(fā)高度靈活的雙足機器人的“基礎(chǔ)數(shù)學原則”。他解釋道:“我們想要算法來為整個雙足機器人大家庭服務(wù),而不僅僅是我們的MARLO。”

Grizzle這樣描述MARLO的算法:

在設(shè)計MARLO的控制器時,我們使用的是完整的動態(tài)模型,而不是簡化的垂直模型。垂直模型有自己的極限,因此基于此的機器人通常只能進行緩慢、扁平的行走。我們在模型上使用優(yōu)化的算法,來設(shè)計機器人行走的步態(tài),它能根據(jù)不同的地面高度、側(cè)坡斜度和行走速度進行調(diào)整。

擁有了此種優(yōu)化的算法,MARLO可以應(yīng)對各種各樣的地面。只有在極端情況下,它才會跌到。

MARLO機器人:不管坦途還是險路,我都能征服

為了了解更多關(guān)于MARLO的細節(jié),IEEE Spectrum記者采訪了Jessy Grizzle:

IEEE Spectrum:

MARLO為什么要在不前進時也不停踏步,是為了保持平衡嗎?

Jessy Grizzle:

在視頻中,你可以看到MARLO每秒鐘交替腿2到3次。為什么呢?當MARLO沒有向前移動時,它有必要進行原地踏步,因為它的腳踝處是樞軸。如果它站在原地不動,那么它將會向前或向后跌到,試想一下你站在一個旋轉(zhuǎn)的圓盤上你就知道了。因此,原地踏步對于保持平衡至關(guān)重要。

IEEE Spectrum:

MARLO為什么有時會跌倒?

Jessy Grizzle:

失敗是成功之母,但如果你一直沒有成功,那整個努力的過程非常讓人沮喪。

當我們的步行速度快于0.5米每秒時,這時候通常是因為腳太滑而跌倒,或是因為障礙物高度超過了MARLO預(yù)期的高度而被絆倒(我們會告訴MARLO地面高度的信息)。

在之前的視頻中,MARLO跌倒是因為側(cè)腿沒有考慮陡坡,坡有15厘米高,但MARLO在行走時側(cè)腿只達到5厘米,然后便跌倒了。因此,跌倒的原因主要是因為MARLO的判斷失誤,有時它需要越過一個“小山丘”,但它以為是個平地,因此便跌倒了。所以我們需要一直優(yōu)化算法,減少MARLO的判斷失誤。

Via:IEEE

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