Исследователи из университета Беркли разработали новый алгоритм управления одноногим прыгающим роботом Salto-1P. Теперь этот попрыгунчик может точнее планировать точку приземления, а также устойчиво опускаться на неровные поверхности.
Представленный ранее американскими исследователями робот Salto-1P подпрыгивал на любом месте и был способен непрерывно прыгать без каких-либо проблем. Но, конечно, в перспективе исследователи планировали научиться контролировать прыжки робота таким образом, чтобы обучить его нескольким сложным трюкам. Некоторые из них были показаны на прошедшей неделе в Испании на международной конференции по робототехнике IROS 2018, где Джастин Йим представил новое видео с Salto-1P, запрыгивающим на офисную мебель.
Аппаратная часть Salto-1P осталась такой же, как и в прошлом году. Она включает одну эластичную ногу с приводом, обеспечивающую прыжки, инерционный хвост, который вращается для управления высотой. Два вращающихся пропеллера управляют поворотом по вертикальной и продольной оси. Самые большие изменения в модели этого года претерпел контроллер. Поведение робота немного напоминает подпружиненный перевернутый маятник, упрощенная динамическая модель которого достаточно часто упоминается в биологии и робототехнике под аббревиатурой SLIP (spring-loaded inverted pendulum). Еще в 1980-х годах Марк Райберт разработал контроллер для роботов, использующих принцип SLIP, который по-прежнему используется и сегодня, в том числе в роботе Salto-1P.
Усовершенствованный контроллер потребовался для более точного приземления, исключающего падения робота. Баллистическое поведение Salto-1P говорит о том, что он следует по очень предсказуемой траектории, но это также означает, что управлять им можно только в очень короткое мгновение, когда он касается поверхности. И все-таки это позволяет Salto-1P делать сложные трюки. Основное управляющее воздействие оказывает угол ноги робота относительно точки приземления, а длина ноги определяет энергию, вкладываемую в следующий прыжок.
При тестировании Salto-1P новый контроллер оказался значительно совершеннее, чем оригинальный контроллер Райберта. В течение серии из 95 хаотичных прыжков стандартное отклонение точки приземления Salto-1P составляло всего 0,1 метра, что в три раза лучше, чем ошибка прежнего контроллера, а 95% приземлений были в радиусе 0,3 метра от заданной позиции. Оптимальная точность появляется у робота после серии небольших прыжков, в то время как после удлиненных прыжков достичь цели ему намного труднее.
Комментарии
(0) Добавить комментарий