VIDEO: Robot s kotačima ili nogama izvodi parkour

Istraživači na švicarskom institutu tehnologije ETH Zurich već neko vrijeme testiraju četvoronožnu robotsku platformu pod nazivom ANYmal, a sada su je unaprijedili nekim novim značajkama korištenjem računalnih simulacija i sustava potpomognutog učenja.

Robot se pokazao prilično vještim u parkouru, sportu koji se temelji na korištenju atletskih manevara za glatko svladavanje prepreka u urbanom okruženju, a također je vješt u suočavanju sa zahtjevnim terenima koji se obično nalaze na gradilištima ili u područjima katastrofe.

Kako bi podučili ANYmala novim vještinama, dva tima, oba iz grupe koju je vodio profesor ETH Marco Hutter s Odjela za strojarstvo i procesno inženjerstvo, slijedila su različite pristupe.

U jednom od timova radi doktorand ETH Nikita Rudin, koji se u slobodno vrijeme bavi parkourom. “Prije nego što je projekt započeo, nekoliko mojih kolega istraživača smatralo je da su četveronožni roboti već dosegnuli granice svog razvojnog potencijala, ali ja sam imao drugačije mišljenje. Zapravo, bio sam siguran da se puno više može učiniti s njihovom mehanikom”, kaže Rudin.

Koristeći strojno učenje kako bi naučio četveronožnog robota novim vještinama, Rudin je ANYmala osposobio da može skalirati prepreke i izvoditi dinamičke manevre kako bi skakao s njih, kao što možete vidjeti u ovom videu.

U tom procesu, ANYmal je učio kao što bi dijete učilo, kroz pokušaje i pogreške. Kada se nađe pred preprekom, ANYmal koristi svoju kameru i umjetnu neuronsku mrežu kako bi odredio s kakvom se preprekom suočava. Zatim izvodi pokrete za koje se čini da će uspjeti na temelju prethodne obuke.

Pripremiti ANYmala za drugu vrstu primjene bio je cilj projekta koji je vodio Rudinov kolega i doktorand ETH Fabian Jenelten. Ali umjesto da se oslanja samo na strojno učenje, Jenelten ga je kombinirao s provjerenim pristupom koji se koristi u inženjerstvu upravljanja poznatim kao upravljanje temeljeno na modelu.

To omogućuje lakši način učenja robota točnim manevrima, kao što je kako prepoznati i proći kroz praznine i udubljenja u hrpama ruševina. Zauzvrat, strojno učenje pomaže robotu da svlada obrasce kretanja koje zatim može fleksibilno primijeniti u neočekivanim situacijama. "Kombiniranje obaju pristupa omogućuje nam da izvučemo najviše iz ANYmala", kaže Jenelten.

Kao rezultat toga, četveronožni robot sada je bolji u stjecanju sigurnog oslonca na skliskim površinama ili nestabilnim stijenama. ANYmal će uskoro također biti postavljen na gradilištima ili bilo gdje gdje je previše opasno za ljude na primjer za pregled srušene kuće u području katastrofe.

Posebna inačica četveronožnog ronota ETH Zuricha umjesto nogu ima kotače koji mu omogućuju klasičnu vožnju, no istraživači su ga osposobili da se može uspraviti na dva kotača kao na noge i potom koristiti druga dva poput ruku za otvaranje vrate i hvatanje raznih objekata.

To su također omogućili korištenjem računalnog modeliranja u kombinaciji sa strojnim i potpomognutim učenjem, kao što možete vidjeti u ovom videu.

 Istraživači vjeruju da bi ANYmal mogao biti koristan na brojnim poslovima ali će najveću korist od njega imati službe za potragu i spašavanje nakon prirodnih katastrofa poput potresa.