機器人加緊對那些重大的壞煤渣塊進行控制

好吧，每個人都有自己的品味。與紗線球交朋友的小貓是視頻沖浪者的絕對磁鐵，但是視頻點擊者的競爭對手永遠不會最大限度地盯著他們想去的地方航行的人形機器人。

最新的視頻展示了移動中的人形機器人，他們在導致一個煤渣塊迷宮的靈巧和成功的方式給觀眾留下了深刻的印象。

關于后者的視頻是IC，人體和機器認知研究所(IC)。

“要走遍一個雜亂而復雜的環(huán)境，”團隊說，有腿的機器人需要找出他們可以放腳的地方。增加了挑戰(zhàn)：無論地形是平坦的還是復雜的，都需要快速完成。

IC的自主足跡規(guī)劃計劃正在波士頓動力公司的機器人和NASA開發(fā)的Valkyrie上進行。

該團隊使用了兩個機器人，Atlas(波士頓動力學)和Valkyrie(宇航局約翰遜航天中心)進行最近的展示。另一個關鍵特征是它的“頭部”。

“該方法使用機器的傳感器來計算出人類選擇位置的最有效路徑，” TNW說。

“在這段視頻中，”敘述者說，“我們使用Carnegie Robotics MultiSense SL頭來生成環(huán)境的點云。通過將這個點云分割成平面區(qū)域，我們代表了來自感知傳感器的大量數(shù)據(jù)。更緊湊的形式。“

他們進一步將這些平面區(qū)域分解為多邊形的集合。Engadget：“然后將每個部分解釋為一系列多邊形以創(chuàng)建環(huán)境模型，這樣機器人就可以規(guī)劃出每個步驟，從起點到目標。”

在DARPA挑戰(zhàn)期間，IC團隊之前使用過Atlas機器人。操作員指示Atlas。腳步聲被放置在界面中。這個過程很慢，給運營商帶來了負擔。另一個缺點是他們放置個人的腳步很容易出錯。阿特拉斯在決賽第一天倒下。

這次，為了規(guī)避人為錯誤，新系統(tǒng)讓操作員選擇所需的位置，TNW說，“但最終依靠算法來弄清楚如何讓機器人到達并避開障礙物。”

“基本上，IC通過指定機器人的起點和終點來管理這些復雜的導航操作，”在TechCrunch的 Darrell Etherington說道，“然后逐步繪制所有可能的路徑，評估每個路徑的成本，最終到達最佳路徑 - 所有這些都可以在現(xiàn)代硬件上相對快速地發(fā)生。“

在一個測試的視頻場景中，它顯示團隊讓機器人走過一組煤渣塊，那里只有幾個可能的立足點。他們還可以規(guī)劃機器人別無選擇的路徑，只能使用部分立足點。

目前，他們在視頻筆記中表示，狹窄的地形成功率約為50%，崎嶇的地形約為90%，而平地則接近100%。

總部位于賓夕法尼亞州匹茲堡的Carnegie Robotics公司是一家先進的機器人傳感器和平臺供應商。最初的MultiSense SL 是DARPA機器人挑戰(zhàn)賽(DRC)中Atlas 人形機器人的首選傳感器。作為人形頭部，SL提供了大部分用于遙控操作和自動控制的感知數(shù)據(jù)。

下一步是什么?

他們在視頻筆記中說：“我們計劃提高計劃人員的速度以及通過迷宮計劃和看不見目標的能力。”

很明顯，該團隊正在繼續(xù)嘗試征服雙足步行。

IC團隊表達了同樣的意見。

“我們的人形項目專注于推動我們的雙足人形能力，以便在不知道環(huán)境傳感器環(huán)境的情況下處理崎嶇的地形 ......我們也在關注強大處理外部干擾的能力。我們的目標是解決越來越困難的問題行走挑戰(zhàn)。“

該視頻和文件已提交給類人生物2019 -國際會議人形機器人的事件發(fā)生在今年下半年。