Робособаку научили карабкаться по стенам враспор. В этом роботу помогает дополнительный сустав

Японские инженеры создали четвероногого робота KLEIYN, который умеет карабкаться между двумя вертикальными стенами враспор. В его корпусе находится дополнительный активный сустав, который выполняет роль позвоночника и позволяет лучше упираться ногами в стены, адаптируя длину тела под ширину зазора. В экспериментах робот успешно взбирался между стенами с шириной зазора от 80 до 100 сантиметров со средней скоростью 150 миллиметров в секунду. Препринт статьи с описанием конструкции робота опубликован на arXiv.org.

Четвероногие роботы за последние годы добились значительного прогресса, научившись бегать, прыгать, взбираться по лестницам, проходить через очень узкие пространства гуськом и удерживать равновесие на скользкой поверхности. Однако, несмотря на столь впечатляющие достижения в горизонтальной мобильности, до сих пор робособаки не умели столь же эффективно двигаться по вертикали, например, взбираться по скалам. Хотя роботы, подобные четвероногим моделям LORIS и LEMUR-3, существуют уже довольно давно, большинство из них не предназначены для быстрой и динамичной ходьбы и узкоспециализированы — для карабканья по стенам они используют механизм с шипами, цепляющимися за неровности.

Инженеры под руководством Кэя Окады (Kei Okada) из Токийского университета решили создать универсального четвероногого робота, который смог бы одинаково эффективно бегать по земле и взбираться по стенам. Без использования дополнительных механизмов на ногах этого можно добиться в частном случае — например, при подъеме враспор, когда робот карабкается между двух близко расположенных вертикальных поверхностей.

Робот, названный KLEIYN, создан на базе робособаки с открытой архитектурой MEVIUS, также разработанной инженерами Токийского университета. Ключевое отличие от оригинала — корпус, который у KLEIYN разделен на две половины, соединенные между собой шарниром с электроприводом. Этот дополнительный привод позволяет роботу изменять угол между передней и задней частями тела, адаптируя геометрию к передвижению по земле, или к лазанью между стенами с различной шириной зазора. Кроме того, колени передних и задних конечностей KLEIYN направлены в противоположные стороны, чтобы роботу было проще упираться в стены.

Масса робота составляет 18 килограмм. Все приводы на ногах имеют передаточное соотношение 1:10 и максимальный крутящий момент 25 ньютон-метр. Привод в корпусе развивает 48 ньютон-метр — почти в два раза больше, так как этот сустав должен выдерживать суммарную нагрузку от передней и задней частей во время подъема.

Для создания алгоритма управления разработчики применили обучение с подкреплением. Чтобы агент в симуляции самостоятельно «догадался», как переходить с пола к карабканью между двумя стенами, упираясь в них ногами, инженеры придумали подход, который они назвали контактно-направляемым обучением по плану (Contact-Guided Curriculum Learning). В симуляторе Isaac Gym они создали сцену, где переход с пола к стене изначально имеет сглаженную U-образную форму. По мере обучения этот изгиб постепенно уменьшается, пока углы между полом и стенами на становятся прямыми. Это позволяет роботу научиться шаг за шагом занимать правильное положение враспор между стенами.

Для обучения использовался алгоритм проксимальной оптимизации политики (Proximal Policy Optimization) в рамках асимметричной архитектуры актор-критик. Суть подхода в том, что во время обучения нейросеть-критик, оценивающая успешность действий, имеет доступ к полной информации о среде, которая недоступна реальному роботу — например, она знает про точное расстояние до стен и коэффициенты трения. В то время как нейросеть-актор, генерирующая команды управления роботом, обучается действовать, опираясь только на данные с бортовых сенсоров. При этом благодаря подсказкам критика стратегия актора становится гораздо более эффективной и устойчивой.

Робота испытали на стенде с параллельными стенами с шириной зазора 800, 900 и 1000 миллиметров. KLEIYN успешно взбирался враспор во всех трех случаях. Средняя скорость подъема составила 150 миллиметров в секунду. На стенде с шириной 800 миллиметров робот смог подняться на максимальную высоту в один метр со средней вертикальной скоростью 170 миллиметров в секунду. Для сравнения этот результат в 50 раз превосходит скорость подъема робота-скалолаза SiLVIA, который использовал похожий способ враспор, но при этом имел шесть ног. Они двигались медленно по заранее запрограммированным траекториям и потому не могли адаптироваться к возможным неровностям или проскальзыванию, в отличие от KLEIYN.

Также тесты показали, что активный привод в середине корпуса позволяет роботу эффективнее использовать инерцию и толчки ногами, что улучшает динамику и стабильность движения, особенно при узком зазоре между стенами. Более того, благодаря соединению в корпусе робот может подниматься по стенам, подъем по которым был бы невозможен со статичным корпусом. В будущем инженеры планируют использовать данные лидара робота для контроля траектории во время подъема, а также решить проблему перегрева моторов, которые отключаются при длительной нагрузке, ограничивая высоту подъема.

Современные четвероногие роботы могут передвигаться не только по суше. Недавно китайские инженеры совместно с американскими коллегами представили четвероногую робособаку, способную плавать по-собачьи, а польские разработчики создали четвероного робота, способного ходить по дну водоема.

Источник