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MIT研發控制系統 提升有腿機器人敏捷度

「迷你獵豹」機器人採用MIT研究的控制系統,通過各種地形的成功率達90%。MIT

麻省理工學院(MIT)研究團隊開發的控制系統結合視訊,提升有腿機器人的敏捷度與速度以因應高低起伏變化大的地形,採用MIT機械工程教授Sangbae Kim的實驗室開發的機器人「迷你獵豹」測試控制系統,通過各種地形的成功率達90%優於現有系統。

據The Robot Report報導,研究團隊希望未來在機器人配置更強大的處理器以執行所有運算、以更好的機器人狀態評估器取代動作捕捉系統、強化高階控制器以因應各種環境亮度、強化低階控制器以發揮機器人完整機動性、運用專為移動而訓練的更強大的視覺處理能力。

MIT研究團隊發展二個演算法協同作業,第一個是高階控制器為會從經驗學習的神經網路,即時處理機器人視訊攝影機擷取的前方地形深度影像,以及機器人方向與關節角度等狀態資訊以輸出目標軌跡;第二個是低階控制器依據物理方程式與定義明確的模型,將軌跡轉換成控制機器人12個關節扭力以正確移動的指令。

未整合視訊的盲(blind)演算法僅能讓機器人在平緩地形移動,現有整合視覺與腿部移動的演算法大多不適合敏捷機器人。該控制系統整合盲演算法與即時處理視訊的獨立模組,無需事先或在移動中製作地形地圖或高度地圖,因此機器人能隨處移動、適應變化劇烈的地形。

研究團隊以強化學習(reinforcement learning)訓練高階控制器,機器人模擬跑過數百種崎嶇地形,成功時獲得獎賞,演算法從經驗學習讓獎賞極大化,接著在人造實體崎嶇地形測試。不過感測器在實體世界會受雜訊影響,因此在要求高度精確的移動時會以動作捕捉系統獲取機器人真正的位置。

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