Паркур для четвероногих

Что это с роботами и паркуром? Сначала Atlas, а теперь ANYmal хотят поразить нас своей ловкостью. Однако для робототехников эмуляция навыков свободного бега может расширить возможности автономных роботов.

В ETH Zurich над ANYmal работают две группы исследователей, которые по-разному подходят к тому, чтобы привить роботу навыки, необходимые для поисково-спасательных работ, например, для преодоления опасных незнакомых мест. Обе команды полагаются на обучение с подкреплением, и мы уже рассказывали о подходе к управлению на основе моделей, который использует докторант Фабиан Йенелтен. Теперь мы рассматриваем альтернативную стратегию, использующую метод проб и ошибок, разработанную Никитой Рудиным, также докторантом, который в свободное время занимается паркуром.

В видеоролике показано, как ANYmal бегло преодолевает полосу препятствий:

Рудин объясняет, что до начала работы над текущим проектом, который подробно описывается, некоторые из его коллег считали, что ножные роботы уже достигли предела своего потенциала развития, но, по его словам:

Я был другого мнения. На самом деле я был уверен, что с механикой ножных роботов можно сделать гораздо больше".

Задавшись целью расширить границы возможностей ANYmal, основываясь на собственном опыте паркура, Рудин увидел, как четвероногий робот осваивает новые навыки. Теперь ANYmal может преодолевать препятствия и выполнять динамические маневры, чтобы спрыгнуть с них обратно. Когда перед ним возникает препятствие, ANYmal с помощью камеры и искусственной нейронной сети определяет, с какой преградой он имеет дело. Затем он выполняет движения, которые, судя по предыдущему обучению, могут оказаться успешными.

В докладе, опубликованном в журнале Science, Рудин и его соавторы делают вывод, что их подход позволил ANYmal ориентироваться в сложных сценах, где ему приходится преодолевать большие препятствия, выбирая нетривиальный путь к цели, комментирует:

"Стремясь сравняться с ловкостью свободных бегунов, мы можем лучше понять ограничения каждого компонента на пути от восприятия к управлению, обойти эти ограничения и в целом увеличить возможности наших роботов".