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UC伯克利最會跳的機(jī)器人已經(jīng)跳出實驗室,跳到戶外然后栽進(jìn)草叢

本文作者: 肖漫 2019-05-22 19:57
導(dǎo)語:在ICRA會議上,加州大學(xué)伯克利分校的機(jī)器人專家Justin Yim和Eric Wang展示了Salto的最新版本。

UC伯克利最會跳的機(jī)器人已經(jīng)跳出實驗室,跳到戶外然后栽進(jìn)草叢

【 圖片來源:UC Berkeley  所有者:UC Berkeley 】

雷鋒網(wǎng)按:加州大學(xué)伯克利分校數(shù)年前研發(fā)的獨特的單腿跳機(jī)器人Salto近期迎來了新的升級,而且即將在ICRA2019會議上亮相。IEEE Spectrum上就有一篇最新進(jìn)展的介紹,雷鋒網(wǎng)全文編譯如下。

在很多人的眼中,加州大學(xué)伯克利分校的Salto從2016年以來就是他們最喜歡的機(jī)器人之一,然后在后來的機(jī)器人技術(shù)突飛猛進(jìn)的幾年里Salto就開始顯得有點過時了。雖然它保持著和第一代的Salto相同的原理,但一系列的升級賦予了它更多動態(tài)操作能力。

原始的Salto能夠二連跳。2017年添加的推進(jìn)器為它提供了將多個跳躍連接在一起所需的控制。在去年的IROS上,研究人員們對一個控制器進(jìn)行了改進(jìn),讓Salto具有了進(jìn)行精確跳動需要的智能,這樣它就可以躍過一系列垂直障礙物(或者更多)。

為了讓Salto能夠自行保持直立且完好無損,它必須在有動作捕捉的環(huán)境中跳躍。這就帶來了很大的限制,研究人員們自己也知道它只能是一個看起來很酷的研究項目,或者能拍出一些吸引眼球的視頻,除此之外就沒有什么用了。

在今天的ICRA會議上,加州大學(xué)伯克利分校的機(jī)器人專家Justin Yim和Eric Wang(來自Ron Fearing的仿生微系統(tǒng)實驗室)展示了Salto的最新版本,這個版本添加了完全消除動作捕捉系統(tǒng)所需要的傳感和計算能力。在實驗室外,你想要它跳多少下,Salto就能跳多少下,完全在室外也可以。

Salto不是自動跳躍的,因為它沒有任何機(jī)載遙感,Justin一直在“驅(qū)動”著這個機(jī)器人,讓它始終在人行道上,并讓它避開障礙物。跳上臺階也是人為驅(qū)動的,論文中對運動序列的描述提醒我們,為什么讓人類控制機(jī)器人不是一個好主意:

人類操作員指引機(jī)器人跳到合適的位置,然后沿直線前進(jìn)到0.43m高的臺階上。機(jī)器人被指引著往右上方跳,然后再往左邊。在人為錯誤指引機(jī)器人往左邊跳進(jìn)灌木叢之前,這個過程總共持續(xù)了19s。

UC伯克利最會跳的機(jī)器人已經(jīng)跳出實驗室,跳到戶外然后栽進(jìn)草叢

【 圖片來源:UC Berkeley  所有者:UC Berkeley 】

新型機(jī)載姿態(tài)估計與跳變控制系統(tǒng)(也叫作SHOVE,用于滑跳方向和速率估計)已經(jīng)足夠穩(wěn)健,即使在像海綿這種柔軟的臺面上,Salto也能夠連續(xù)跳動。它利用了航位推算去估計每一次的跳動后位置的變化,即使在幾分鐘內(nèi)跳了300下,這個估計值也只在1-2米之間浮動(代表每次跳躍的誤差都低于1cm)。

然而,現(xiàn)在棘手的部分是如何精確地評估Salto的姿態(tài),我們假定研究人員說的“姿態(tài)”是指它的方向(而不是它有多“激進(jìn)”)。姿態(tài)評估錯誤相差約1度,每個跳躍之間就有約0.5m的誤差,這意味著,在實踐中,Salto不能夠精確地計劃它的跳躍,去讓它能夠好好地爬樓梯,不被摔下來。

不過,這項工作已經(jīng)在進(jìn)行中,研究人員期望更高的精度估計和控制能讓機(jī)器人在更多樣的表面上跳躍,像樓梯,家具以及其他外露物,或是像室內(nèi)軟裝、自然植物這種柔軟的基底。

研究人員告訴我們,除了可能要升級發(fā)動機(jī)和電池讓它能夠有更大的跳躍力,運行得更久,Salto的硬件現(xiàn)在已經(jīng)足夠用了?,F(xiàn)在的研究重點是新的行為,研究人員已經(jīng)有想法了,他們打算給Salto增加一些有抓力的腳,讓它能夠從地面一下跳到樹枝上。教授Ron Fearing在視頻中提到,那些“腳”和“手”會是一個相當(dāng)大的升級,他還表示他依舊很喜歡Salto。

原論文:“Drift-free Roll and Pitch Estimation for High-acceleration Hopping,”

《高加速度跳動中的無漂移的翻滾和跳動估計》(已被 ICLR 2019 接收)

雷鋒網(wǎng)注:本文編譯自機(jī)器人技術(shù)博主Evan Ackerman發(fā)表在IEEE Spectrum電子雜志的文章


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