Robô "cego" Cheetah 3 pode subir uma escada cheia de obstáculos

Agora, o robô Cheetah 3 MIT pode pular e pular em terrenos acidentados, subir escadas repletas de detritos e restaurar rapidamente o equilíbrio.

Uma fera mecânica de 90 quilos - do tamanho de um grande labrador - é intencionalmente projetada para tudo isso sem depender de câmeras ou sensores ambientais externos. Em vez disso, ele agilmente "sente" o caminho através de seu entorno, de tal maneira que os engenheiros o descrevem como "movimento cego", como abrir uma sala negra.

"Há muitas coisas inesperadas que um robô precisa fazer sem depender muito da visão", disse o designer de robôs Sangbae Kim, professor associado de engenharia do MIT. “A visão pode ser barulhenta, um pouco imprecisa e, às vezes, inacessível, e se você confiar demais na visão, seu robô deve ser muito preciso e, em última análise, lento. Portanto, queremos que o robô confie mais em informações táteis. Assim, ele pode lidar com obstáculos inesperados e ao mesmo tempo se mover rapidamente ".


Em outubro, na Conferência Internacional sobre Robôs Inteligentes, em Madri, os pesquisadores apresentarão as capacidades do robô sem visão. Além do movimento cego, a equipe demonstrará equipamentos aprimorados do robô, incluindo uma amplitude de movimento estendida em comparação com o seu antecessor Cheetah 2, que permite que o robô se estique para frente e para trás e gire de um lado para o outro, semelhante ao do vídeo antes de pular.

Kim sugere que, nos próximos anos, o robô concluirá tarefas que, de outra forma, seriam muito perigosas ou inacessíveis aos seres humanos.

"O Cheetah 3 foi projetado para executar tarefas universais, como inspecionar usinas de energia, que incluem várias condições do terreno, incluindo escadas, meio-fio e obstáculos no chão", diz Kim. “Acho que há inúmeras ocasiões em que queremos enviar robôs para executar tarefas simples em vez de humanos. Trabalho perigoso, sujo e difícil pode ser realizado com muito mais segurança com a ajuda de robôs com controle remoto ".

Algoritmo de tomada de decisão

O Cheetah 3 pode subir cegamente escadas e terrenos não estruturados e pode restaurar rapidamente o equilíbrio diante de forças inesperadas, graças a dois novos algoritmos desenvolvidos pela equipe Kim: o algoritmo de detecção de contato e o algoritmo de previsão de controle.

O algoritmo de detecção de contato ajuda o robô a determinar o melhor momento para a perna atual deixar de balançar no ar e ficar no chão.

"Quando se trata de mudar do ar para o solo, a troca deve ser muito boa", diz Kim.

O algoritmo de detecção de contato ajuda o robô a determinar o melhor momento para a perna se mover entre as oscilações e a etapa, calculando constantemente para cada perna três probabilidades: a probabilidade da perna entrar em contato com o chão, a probabilidade de criar força após a perna atingir o chão e a probabilidade de que a perna esteja no meio . O algoritmo calcula essas probabilidades com base em dados de giroscópios, acelerômetros e posições das articulações das pernas, que registram o ângulo e a altura das pernas em relação ao solo.

Se, por exemplo, um robô pisar repentinamente em um bloco de madeira, seu corpo dobrará repentinamente, alterando o ângulo e a altura do robô. Esses dados serão submetidos imediatamente ao cálculo de três probabilidades para cada perna, que o algoritmo combinará para avaliar se cada perna deve apontar para baixo ou aumentar ou diminuir para manter o equilíbrio - todo esse tempo o robô está quase cego.

“Se as pessoas fecham os olhos e dão um passo, temos um modelo mental de onde a terra pode estar e podemos nos preparar para isso. Mas também contamos com o toque da terra, diz Kim. "Fazemos o mesmo, combinando várias fontes de informação para determinar o tempo de transição".

Os pesquisadores testaram o algoritmo em experimentos com o Cheetah 3 em uma esteira de laboratório e subiram as escadas. Ambas as superfícies estavam cheias de objetos aleatórios, como blocos de madeira e rolos de fita.

"Ele não sabe a altura de cada degrau e não sabe que existem obstáculos nas escadas, mas ele simplesmente anda sem perder o equilíbrio", diz Kim. "Sem esse algoritmo, o robô seria muito instável e cairia facilmente".

Planos futuros

O movimento cego do robô também foi parcialmente acionado pelo algoritmo de previsão de controle, que prevê que força deve ser aplicada a uma determinada perna assim que ela dá um passo.

“O algoritmo de detecção de contato dirá:“ Chegou a hora de usar a força no solo ”, diz Kim. "Mas assim que você se encontra na Terra, agora precisa calcular quais forças usar para poder mover o corpo corretamente".

O algoritmo de controle de previsão do modelo calcula a posição multiplicativa do corpo e das pernas do robô por meio segundo no futuro, se um determinado pé aplicar força quando entrar em contato com o solo.

"Digamos que alguém chute o robô de lado", diz Kim. “Quando o pé já está no chão, o algoritmo decide qual força devo usar no pé? Como tenho uma velocidade indesejável à esquerda, quero usar a força na direção oposta para diminuir essa velocidade. Se eu aplicar 100 Newtons na direção oposta, o que acontecerá em meio segundo? ”

O algoritmo foi projetado para executar esses cálculos para cada estágio a cada 50 milissegundos ou 20 vezes por segundo. Nas experiências, os pesquisadores exerceram forças inesperadas, chutando e empurrando o robô enquanto ele trotava na esteira e puxando a trela enquanto ele subia as escadas com obstáculos. Eles descobriram que o algoritmo de previsão permite que o robô crie rapidamente forças opostas para restaurar o equilíbrio e seguir em frente sem se inclinar muito na direção oposta.

"É graças a esse controle proativo que as forças corretas no solo podem ser usadas em conjunto com esse algoritmo de transição de contatos, o que torna cada contato muito rápido e seguro", diz Kim.

A equipe já adicionou câmeras ao robô para fornecer feedback visual sobre o ambiente. Isso ajudará na exibição do ambiente geral e fornecerá ao robô informações visuais sobre grandes obstáculos, como portas e paredes. Mas, no momento, a equipe está trabalhando para melhorar ainda mais o movimento cego do robô.

"Primeiro, precisamos de um controlador muito bom sem visão", diz Kim. “E quando adicionamos visão, mesmo que ela possa fornecer informações erradas, o pé deve ser capaz de lidar com o obstáculo. Porque se é isso que a câmera não vê? O que ele vai fazer? É aqui que o movimento cego pode ajudar. Não queremos confiar demais em nossa visão. "

Este estudo foi apoiado em particular por Naver, Toyota Research Institute, Foxconn e o Departamento de Pesquisa da Força Aérea.