Двуногий робот легко преодолевает неровные поверхности (+ видео)

Научить робота ходить – это одна задача, а заставить его ходить, не спотыкаясь о препятствия, это задача уже совсем другого уровня. Специалисты из Университета штата Мичиган разрабатывают набор алгоритмов, позволяющий двуногому роботу по имени MARLO устойчиво перемещаться по крутым склонам, по тонкому слою снега и неровной, неустойчивой поверхности.

По словам команды из Мичигана, MARLO ходит лучше любого робота, не оборудованного силовым приводом для лодыжек. MARLO создан на основе прежнего робота MABEL, который способен был развивать скорость до 10,9 км/ч. Тем не менее, прежний робот мог ходить лишь взад и вперед и не обладал поперечной устойчивостью. MARLO предназначен для перемещения и сохранения баланса в любом направлении.

MARLO управляется с помощью обычного контроллера Xbox, который позволяет оператору давать команды для перемещения и в заданном направлении. На ходу робот принимает решения относительно того, как двигаться по пересеченной местности. Обладающий подобными способностями робот Atlas от Boston Dynamics использует сочленения суставов с силовым приводом и целый ряд датчиков для поддержания баланса, в то время как MARLO гораздо проще.

Возможности Марло достигнуты благодаря алгоритмам навигации, которые сочетают в себе два 2D алгоритма – один для передней и задней устойчивости и другой для поперечной устойчивости. Аспирант Xingye (Dennis) Da кроме алгоритмов написал библиотеку для 15 походок с различной скоростью и для разных уклонов поверхности земли. MARLO может без специальных датчиков распознавать угол склона и соответственно изменить свою походку.

MARLO намного совершеннее MABEL и в тоже время он имеет много возможностей для совершенствования, включая быстрые повороты или шаги в сторону. Для достижения этой цели аспирант Brent Griffin работает над алгоритмом полностью интегрированного 3D контроллера, который позволит роботу поддерживать оптимальную скорость в зависимости от рельефа местности. Кроме того, команда также разрабатывает «супер-алгоритм», чтобы сделать MARLO еще более гибким. Результаты разработки могут быть использованы и для других шагающих роботов.

Одним из важных аспектов работы команды является то, что алгоритмы должны иметь общие приложения, чтобы использовать их для других роботов. В Университете Техаса, в Далласе доцент кафедры машиностроения и биоинженерии Роберт Грегг использовал такой алгоритм для управления роботизированным протезом ног, что позволило потерявшим ногу людям двигаться естественным образом.