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机器人后空翻如何“炼”成?多传感器+人工智能助力

导读: 无论分值多少,“震惊世界”是肯定的了——机器习得的人类本领又多了一个,而且还是一个大部分人不能完成的高“显示度”的身体技能,这势必会引起大部分人的注目。

大臂屈肘,前臂在空中划出一个优美的“扇面”之后举过头顶,Atlas的整个身体被带动起来,脚掌蹬地,大腿力量爆发,一个后空翻,落地完美。

机器人后空翻是这样“炼”成的

机器人后空翻是这样“炼”成的

机器人后空翻是这样“炼”成的

机器人后空翻是这样“炼”成的

机器人Atlas后空翻视频截图

近日,波士顿动力发布了一段机器人后空翻的视频,记者一直在猜想体操比赛“神解说”金宝成会给这段动作干净、没有拖沓的表演估分多少。

无论分值多少,“震惊世界”是肯定的了——机器习得的人类本领又多了一个,而且还是一个大部分人不能完成的高“显示度”的身体技能,这势必会引起大部分人的注目。科技日报记者为此采访了东南大学仪器科学与工程学院院长宋爱国、德国人工智能研究中心科学总监菲利普·斯鲁萨力克,对Atlas的动作进行技术分解,梳理一下它的背后有哪些技术在支撑发力。

机器人后空翻有多难

一个后空翻动作, 最难的是哪一步?起跳、翻转、落地,还是稳住?

“要有力量”,宋爱国没有直接回答记者的问题,他说,想翻转,跳起来了,但是力量不够大,就不能给翻转足够的时间,也谈不上动态的调整,因此动力是后空翻能够完成的基础。

第三代Atlas并不是告别外接电源的第一代。资料记载,波士顿动力2016年推出的第二代Atlas就配备了内置电池驱动,不再需要外接电源获取动力。

“瞬间给力会更大,就像人要调集自己肌肉内部的ATP储能一样,翻转开始时的爆发力对电池的要求更高。”宋爱国提醒,在关注传感器、算法等人工智能研究的同时,也要关注动力等基础研发,“机器人的研制是一个全链条的工作”。

“在机器人的体内会有姿态传感器,也就是陀螺仪。”宋爱国说,通过陀螺仪,它能够知晓自己的空间方位。与生物判断自己的方位和姿态不同,“人类的平衡感知集中在小脑部位。而机器人的平衡感知是分布式的,通过陀螺仪分布在它的躯干上”。

“它一跳,腿部跟着摆动上来,然后翻转,整个身体的姿态也随之调整。”宋爱国说,“姿态传感器获取了各部位的旋转状况,将信息传递到中央处理器,进行控制决策。”

“控制的实施要快,因此对算法的有效性要求很高。”宋爱国说。决策的具体过程可分解为:将姿态转换成数据,进行计算处理,找到应对策略,传递给不同部分,控制姿态,获取平衡。可以想见后空翻的所有计算要在“慢飞行”的情形下完成,因此控制算法优化极考验功底。

“我有幸亲眼见过Atlas,很多学校都在拿这款机器人做硬件平台,然后研究控制算法。”“知乎”上一位机器人领域的研究者介绍,波士顿动力控制算法已成为院校的典型范例,被用作教材。

此外,落地的平衡控制是较难完成的环节。这一过程中,刚性接触和柔性接触分别要采用不同的模型,还要设计二者的兼容模型。宋爱国说,为了给这个大家伙输出足够的动力,也为了减少落地对它的缓冲,Atlas的腿部装了液压伺服器。“两个细长的桶状装置,装在腿部,将刚性接触转化为柔性接触。”

“目前的驱动部件,有电机、有气压、有液压,后两种能够降振减压”,宋爱国说,它们不会因为瞬间冲击力的增加而爆掉,而且输出动力也足。但是,在算法控制上,液压伺服的数学模型是非线性的,力量不会随着电压的增长而线性增长,控制的精度会低一点,宋爱国说:“机器人的脚部也会安装多维力传感器,对脚步的受力状态进行辅助控制。”

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