Человекоподобного робота научили спасаться от падения с помощью рук
Американские инженеры разработали для двуногих роботов алгоритм, позволяющий для удержания равновесия использовать находящиеся рядом поверхности, например, упираться рукой в стену.
Двуногие роботы привлекают инженеров потенциальными возможностями. Их можно использовать там, где не могут работать колесные или гусеничные роботы, например, на пересеченной местности. Но пока все же гуманоидные роботы находятся на ранней стадии развития. Все видели, как смешно падают лучшие роботы мира на конкурсе DARPA Robotics Challenge? Они плохо справляются с нестандартными ситуациями, такими как толчки в бок или выскользнувший из под ноги камень. Но как удерживают равновесие люди? Они либо используют динамические движения, например, переставляя ноги и сохраняя равновесие, либо для спасения себя от падения используют окружающие предметы, например, стены или поручни. Оба эти подхода используются и при создании человекоподобных роботов.
Шихао Ван (Shihao Wang) и Крис Хаузер (Kris Hauser) из Университета Дьюка научили двуногого робота быстро анализировать окружающую обстановку и использовать объекты из нее в качестве опоры. Если находящегося возле стены робота толкнуть, он быстро рассчитает оптимальный угол между частями тела и упрется рукой в стену, рассказывают разработчики в статье, представленной на конференции ICRA 2018.
Инженеры использовали конструктор робота ROBOTIS Darwin Mini, дополненного одноплатным компьютером Raspberry Pi 3, девятиосевым инерциальным блоком и датчиком касания, установленным на конце руки.
В нынешней версии робота инженеры не установили камеру,а предварительно загружали в него данные об окружающих поверхностях и расстоянии до них. Кроме того, алгоритм работает корректно только при падении ровно вбок или вперед без кручения и других движений.
В будущем инженеры планируют установить на робота камеры и в реальном времени анализировать окружающую обстановку без использования предварительных данных. Кроме того, они планируют доработать алгоритм для обнаружения падения во время ходьбы.
