"Robot Guards Atlas" capable de navigation autonome up!
Ils ne sont pas étrangers à robot de l'Atlas. 2013, Boston Dynamics pour créer un défi pour l'Agence de défense des États-Unis Advanced Research Projects (DARPA) du jeu de robot Atlas, il peut aller courir, herbe, neige, le sol de gravier sont seuls, ou même faire 360 de backflips. Il est appelé « gardes Robot Atlas ».
En dépit de cette agilité étonnante, un robot Atlas est toujours très facile de tomber en marchant, surtout quand le sol est inégal, difficile de calculer robot bipède où leurs pieds doivent être placés afin de maintenir l'équilibre.
En effet, chaque étape du robot Atlas doit être déterminée en prenant l'opérateur humain, et par l'entrée de l'interface utilisateur.
La programmation d'un robot pour faire le déjà assez difficile de marcher sur un terrain plat, mais le Florida Institute for Human and Machine Cognition (IHMC) répond à un plus grand défi: faire en sorte que le robot bipède peut marcher avec succès sur un terrain accidenté.
Depuis 2016, l'Institut a étudié cette question.
Aujourd'hui, la dernière vidéo de IHMC, montrant les derniers développements dans ce domaine: le robot peut de façon autonome par le rythme des algorithmes de planification, navigation autonome sur le terrain étroit!
Vidéo, IHMC rythme de développement des programmes de planification autonome (planification autonome de footstep) qui sont en cours d'exécution sur le robot Atlas Dynamics Boston développé par robot de la NASA et Valkyrie.
vidéo montre le robot se promène dans un tas de parpaings ci-dessus, même à travers le chemin plus étroit, les options de navigation limitées, plus difficile la plus étroite de la route de navigation.
L'opérateur est désigné comme point de départ robot et un point de fin, la carte, tous les chemins possibles, d'évaluer le coût de chaque chemin, choisir le meilleur chemin, le point de destination finale - qui se déroulent dans le matériel moderne et rapide .
IHMC utilisation d'algorithmes, ces robots peuvent rapidement adapter aux changements environnementaux et les obstacles de chemin, et même être capable de marcher sur le chemin étroit d'un type « unique planche de pont ».
L'algorithme utilise un capteur sur l'environnement du robot à étudier, et l'environnement est divisé en une pluralité de parties. Chaque section est divisée en une série de polygones pour créer un modèle de l'environnement afin que le robot peut planifier toutes les étapes à partir du point de départ au point cible.
Les chercheurs disent que plus de travail est nécessaire --Atlas robot de navigation autonome dans le taux de réussite peu de marche de la route étroite est le taux de réussite de 50% sur un terrain accidenté pour atteindre 90%, tandis que le taux de réussite sur un terrain plat près de 100%.
Les chercheurs prévoient d'améliorer la capacité de planification de la vitesse et le chemin, le labyrinthe et le test invisible de l'environnement cible, la première étape consiste à ajouter un planificateur de chemin physique.
Vidéo et des documents ont été soumis aux robots humanoïdes IEEE 2019 Assemblée.
Comment expliquer la navigation autonome Atlas: Point segmentation du nuage basée sur le graphique recherche
IHMC dans la vidéo est décrit en détail comment faire le robot de navigation autonome.
Pour marcher dans un environnement encombré ou complexe, robot bipède doit être en mesure de savoir quelle position ils peuvent mettre vos pieds, et la nécessité de compléter rapidement le processus. Lorsque vous participez à la DARPA Défi de robotique, les besoins de l'équipe IHMC pour faire un opérateur humain via une interface utilisateur pour guider toutes les étapes de l'Atlas sur quelle position, ce processus est très lent, l'opérateur est un grand fardeau.
Une fois le rythme déplacé, le robot va tomber --IHMC le robot Atlas les dernières finales sans avertissement est tombé ......
Dans cette nouvelle étude, les chercheurs ont utilisé un capteur acquiert des robots environnants informations sur l'environnement, générer un nuage de points du nuage de points est alors divisée en une zone plane, une grande quantité de données provenant du capteur indique une forme plus compacte.
modèle nuage Point
Avec ce modèle de l'environnement, la cible devient une série d'étapes prévues, de sorte que le point initial du robot est allé le but ultime.
A cet effet, les chercheurs ont utilisé une technologie de recherche basée sur une carte, comme l'algorithme A *, chaque nud représente un graphique de rythme. Lorsque vous développez un nud, pour x et y recherche de la grille de traduction.
Sur cette base, la traduction de considérer étape précédente et la rotation, et d'évaluer le coût de chaque étape, pour déterminer la meilleure position suivante.
Par réglage précis et l'inspection, cette méthode est applicable à une variété d'environnements.
Par exemple, sur un terrain plat, il peut planifier des objectifs rapidement, le taux de réussite de près de parfait.
Lorsque vous traversez le terrain accidenté, la planification de vitesse est assez rapide.
Le robot sera le meilleur chemin pour changer la position cible d'évitement d'obstacles.
algorithme de programmation de robot peut également profiter de bondés par la voie étroite.
Dans cet environnement, afin d'éviter une collision avec l'environnement, le robot avait presque complètement tourné vers le côté.
Empreintes portion supplémentaire Position dans l'environnement se sont installés, permet au robot de marcher sur un terrain plus complexe.
Le robot peut également replanification chemin.
Par exemple, lorsque le chemin est bloqué Walkyries, il peut revenir à un nouveau chemin cible.
Le dernier exemple est une étape environnement robuste, l'adresse de destination est une plate-forme supérieure.
Atlas peut planifier sa première étape sur le chemin de parpaing supérieur, puis de nouveau au bloc inférieur cendrée, un haut et un bas pour aller jusqu'à ce qu'il atteigne la cible.
Atlas devrait devenir compétence flexible, robot secours navigation autonome
Atlas Robot réalisé par Boston Dynamics, commande d'écriture IHMC robotique, les algorithmes de perception et de planification, le robot a la flexibilité montrée dans la vidéo.
Maintenant, un robot Atlas a la capacité sur le plat, rugueux et étroit chemin de navigation autonome, il est très important d'aider les secours aux sinistrés, parce que dans les zones touchées, l'effondrement des services de secours traditionnels de gravats difficiles d'accès.
