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恐慌行走使机器人摆脱困境

点击量:   时间:2019-02-05 05:04:04

保罗·马克斯(Paul Marks)六腿机器人学习不同的行走方式,然后可以用它来适应棘手的地形甚至逃离最初的麻烦迹象一个具有“恐慌模式”的六足机器人被证明是一个高手运动当它发现它无法自由移动时,恐慌的机器人会随机扫描它所教导的许多步行步态,并选择最适合地形的步态这意味着如果它被卡住它可以解脱让机器人在不同纹理的表面和不同的倾斜度上选择正确的步态是很困难的一些机器人使用预编程的步态,而其他机器人使用称为遗传算法(GA)的软件程序来动态地发展最佳步态但这两种方法都需要大量的板载计算机能力德国哥廷根Bernstein计算神经科学中心的Silke Steingrube及其同事采取了不同的策略他们选择了一种称为神经网络的简单计算机,这是一种计算机系统,它使用先前决策的反馈来学习其经验他们的机器人有六个三关节腿,每个腿有几个传感器这些信息将信息提供给神经网络,然后神经网络确定最适合地形的步态,并相应地调整机器人的18个电机(见视频)利用其大量传感器 - 探测足部接触压力,光线,声音,热量和机器人的倾斜度 - 机器人可以为上坡,下坡和各种类型的粗糙地面选择正确的步态通过对机器人进行编程以采用最节能的步态,研究人员确保在触发倾斜传感器时切换步态在测试中,机器人自学11种不同的行走方式 “这种技术应该在四足,六足甚至轮式机器人中同样有效,”Steingrube说它也有飞行反射:如果后部传感器检测到,例如非常高的温度,它会将此解释为威胁 “神经网络产生一种适合逃跑的快速,波浪般的步态,”Steingrube说如果机器人遇到困难,脚被卡在一个洞中,比如说,刺激了许多传感器这会产生一个大的输入信号,从神经网络中引出一个不可预测的混乱输出,导致它随机选择其11个步态中的一个换句话说,机器人循环通过它的曲目直到它自己解放英国布里斯托机器人实验室负责人Chris Melhuish对此印象深刻 “如果你陷入困境,进入有效的'抽搐'模式就像这样确实有用,”他说 “很高兴看到他们是否能够适应这种情况来帮助那些受损的机器人 - 或许失去一条腿,或者使用表现不佳的电机”在英国阿伯丁的罗伯特戈登大学,机器人专家Chris Macleod一直在使用GAs进化机器人步态 “这种混乱机制是一个有趣的想法,当然值得进行更多实验,因为许多生物神经网络,如自主神经系统中的那些,已知会出现混乱或半混沌行为,”他说更多关于这些主题: