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深度學習加持,四足機器人ANYMAL 橫空出世

產業大視野 ? 來源:YXQ ? 2019-03-21 10:07 ? 次閱讀

一說起機器人行走的穩定性,首先想到的就是波士頓四足機器人,隨便怎么推都不易摔倒,還能做旋轉跳躍后空翻等各種高難度的動作。現在波士頓狗不再“一枝獨秀”,有一個機器人正在挑戰波士頓動力公司出的那個著名的機器狗,它就是ANYMAL。

最近,有一個機器人橫空出世,被認為真正有潛力挑戰波士頓動力的機器狗,它就是ANYMAL,一款由瑞士蘇黎世聯邦理工大學(ETH Zurich university)機器人系統實驗室和ANYMAL機器人公司合作研制開發的四足機器人,通過深度強化學習打造。

雖然ANYMAL與SpotMini很相似,但它并不是刻意地東施效。因為,四足這種形式是建立穩定機器人的絕佳模型,即使發生故障它們仍可站立起來。ANYMAL采用兼容而精確的可控扭矩致動器控制,使其能實現動態平衡和具備向上攀爬的能力。

ANYmal機器狗配備有測距傳感器和激光雷達傳感器,收集距離和感知周圍地形的形狀,同時進行定位和地圖的計算獲得精確的地形,結合機器人的位置和姿勢(姿勢會影響本身的慣性,從而對加速度和穩定有影響),運動的數據等結合,機器狗可以自主的執行實施的任務,規劃實施的路徑。

而在經過了反復訓練之后ANYMAL自身平衡能力更穩定,任你怎么踹,它都能都泰然處之。

此外,ANYMAL的本領還有很多了,比如說隨著不同風格的音樂進行不一樣的搖動和扭動。機器狗身上的內置麥克風會通過計算將音樂中的節奏提取出來。工程師已提前為 ANYmal 設計了幾套舞蹈動作存入數據庫,所以當它聽到音樂時,就會根據節奏選擇適合該音樂的動作。

ANYMAL的進展就在于,找到了一種新的在機器人領域使用深度學習方法:通過在真機上采集的數據,使模型能學到真實機器人上的平衡、延遲等行為。

也就是說,ANYMAL與被植入了硬性程序的機器人不同,在深度強化學習的加持下,ANYMAL具有自我學習、自我升級的能力,因而能適應更多場景。使其可被用于完成工廠室內或室外場地檢查和具體操作等任務,在自然地形或碎片區域的搜索和救援任務中,也可發揮巨大作用。

聲明:本文內容及配圖由入駐作者撰寫或者入駐合作網站授權轉載。文章觀點僅代表作者本人,不代表電子發燒友網立場。文章及其配圖僅供工程師學習之用,如有內容侵權或者其他違規問題,請聯系本站處理。 舉報投訴
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原文標題:【前沿科技】波士頓狗的挑戰者出現了!

文章出處:【微信號:robotn,微信公眾號:產業大視野】歡迎添加關注!文章轉載請注明出處。

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