Humanoïde robots leren opstaan

Onderzoekers van de Urbana-Champaign van de Universiteit van Illinois hebben een systeem gecreëerd dat humanoïde robots helpt onafhankelijk op te staan ​​na het vallen.

Humanoïde robots, ontworpen met een mensachtige structuur, worden steeds meer in staat om real-world taken af ​​te handelen, omdat vorderingen in controlesalgoritmen hun snelheids- en bewegingscomplexiteit verbeteren.Ze zijn echter vatbaar voor struikelen of botsen met objecten, omdat ze lopen en op twee benen zoals mensen lopen.In tegenstelling tot mensen, die gemakkelijk kunnen opstaan ​​na het vallen, worstelen deze robots vaak om te herstellen zonder externe hulp.

Onderzoekers van de Urbana-Champaign van de Universiteit van Illinois hebben een machine-learning framework ontwikkeld waarmee humanoïde robots kunnen herstellen na autonoom te vallen.Het framework zou de autonomie van de robot kunnen verbeteren en hun bredere implementatie kunnen ondersteunen.

Het onderzoeksteam ontwikkelde een raamwerk genaamd HumanUp, dat gebruik maakt van versterking leren (RL) om humanoïde robots te helpen op zichzelf te staan, ongeacht hun vallende positie.

Eerdere toepassingen van het leren van humanoïde voortbeweging zijn succesvol geweest, maar de taak om extra uitdagingen op te gaan vanwege complexe contactpatronen.Het nauwkeurig modelleren van botsingsgeometrie en het hanteren van schaarse beloningen zijn essentieel voor effectief herstel.Een tweefasenbenadering wordt gebruikt om deze uitdagingen aan te gaan, volgens een gestructureerd curriculum.

Het HumanUp RL -framework werkt in twee fasen.De eerste fase identificeert effectieve ledemaattrajecten die een robot in staat stellen op te staan ​​zonder strikte beperkingen op bewegingsgladheid of snelheid.

In de tweede fase verfijnt het framework de initiële bewegingen en transformeert het in soepele en gecontroleerde bewegingen die de robot kan uitvoeren.Deze bewegingen blijven effectief, ongeacht de positie van de robot of het terrein waar het valt.

De onderzoekers testten humanup in simulaties en real-world instellingen met behulp van de Unitree G1 Humanoid Robot, die Unitree-robotica heeft ontwikkeld.Hun resultaten waren veelbelovend, waaruit bleek dat de robot autonoom kon herstellen van watervallen, ongeacht zijn positie of het oppervlak eronder.

Het door het team ontwikkelde raamwerk kan worden verfijnd en aangepast voor andere humanoïde robots, waardoor ze na het vallen autonoom kunnen herstellen.Deze vooruitgang kan de robotmogelijkheden verbeteren en hun bredere acceptatie in real-world toepassingen ondersteunen.