Um robô quadrúpede que pode andar no escuro

Uma equipe de pesquisadores de engenharia coreana desenvolveu uma tecnologia de robô quadrúpede que pode subir e descer degraus e se mover sem cair em ambientes irregulares, como raízes de árvores, sem a ajuda de sensores visuais ou táteis, mesmo em situações desastrosas em que a confirmação visual é impedida. devido à escuridão ou fumaça espessa das chamas.

A equipe de pesquisa do professor Hyun Myung no Laboratório de Robótica Urbana da Escola de Engenharia Elétrica está por trás da tecnologia de controle de robôs ambulantes que permite uma “locomoção cega” robusta em vários ambientes atípicos.

A equipe de pesquisa da KAIST desenvolveu a tecnologia DreamWaQ, que recebeu esse nome porque permite que robôs ambulantes se movam mesmo no escuro, assim como uma pessoa pode andar sem ajuda visual ao sair da cama e ir ao banheiro no escuro. Com esta tecnologia instalada em cima de qualquer robô com pernas, será possível criar vários tipos de DreamWaQers.

Os controladores de robôs ambulantes existentes são baseados em modelos cinemáticos e/ou dinâmicos. Isso é expresso como um método de controle baseado em modelo. Em particular, em ambientes atípicos como os campos abertos e irregulares, é necessário obter as informações de características do terreno mais rapidamente para manter a estabilidade enquanto caminha. No entanto, foi demonstrado que depende fortemente da capacidade cognitiva de pesquisar o ambiente circundante.

Em contraste, o controlador desenvolvido pela equipe de pesquisa do professor Hyun Myung com base em métodos de aprendizado por reforço profundo (RL) pode calcular rapidamente os comandos de controle apropriados para cada motor do robô ambulante por meio de dados de vários ambientes obtidos do simulador. Considerando que os controladores existentes que aprenderam com simulações exigiam uma reorquestração separada para fazê-lo funcionar com um robô real, espera-se que este controlador desenvolvido pela equipe de pesquisa seja facilmente aplicado a vários robôs ambulantes porque não requer um processo de ajuste adicional.

O DreamWaQ, o controlador desenvolvido pela equipe de pesquisa, é amplamente composto por uma rede de estimativa de contexto que estima as informações do solo e do robô e uma rede de políticas que calcula os comandos de controle. A rede de estimadores auxiliados pelo contexto estima as informações do solo implicitamente e o status do robô explicitamente por meio de informações inerciais e informações conjuntas. Essas informações são alimentadas na rede de políticas para serem usadas para gerar comandos de controle ideais. Ambas as redes são aprendidas juntas na simulação.

Enquanto a rede de estimadores auxiliados pelo contexto é aprendida por meio de aprendizado supervisionado, a rede de políticas é aprendida por meio de uma arquitetura ator-crítica, uma metodologia profunda de RL. A rede de atores só pode inferir implicitamente as informações do terreno circundante. Na simulação, a informação do terreno circundante é conhecida, e a crítica, ou rede de valor, que possui a informação exata do terreno avalia a política da rede do ator.

Todo esse processo de aprendizado leva apenas cerca de uma hora em um PC habilitado para GPU, e o robô real é equipado apenas com a rede de atores instruídos. Sem olhar para o terreno circundante, ele passa pelo processo de imaginar qual ambiente é semelhante a um dos vários ambientes aprendidos na simulação usando apenas o sensor inercial (IMU) dentro do robô e a medição dos ângulos das articulações. Se de repente encontrar um deslocamento, como uma escada, não saberá até que seu pé toque o degrau, mas obterá rapidamente as informações do terreno no momento em que seu pé tocar a superfície. Em seguida, o comando de controle adequado às informações do terreno estimado é transmitido a cada motor, permitindo uma caminhada adaptada rapidamente.

O robô DreamWaQer caminhou não só no ambiente do laboratório, mas também no ambiente externo do campus com muitas calçadas e lombadas, e em um campo com muitas raízes de árvores e cascalho, demonstrando suas habilidades ao superar uma escada com uma diferença de um altura que é dois terços do seu corpo. Além disso, independentemente do ambiente, a equipe de pesquisa confirmou que ele era capaz de andar estável, variando de uma velocidade lenta de 0,3 m/s a uma velocidade bastante rápida de 1,0 m/s.

Os resultados deste estudo estão disponíveis em um artigo publicado no arXiv servidor de pré-impressão e foram aceitos para serem apresentados na próxima Conferência Internacional IEEE sobre Robótica e Automação (ICRA), programada para ser realizada em Londres no final de maio.

Fornecido pelo KAIST (Korea Advanced Institute of Science and Technology)