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        每公里配速9分18秒,雙足機器人完成5公里慢跑

        發布人:AI科技大本營 時間:2021-08-19 來源:工程師 發布文章

        以下文章來源于HyperAI超神經 ,作者神經星星

        內容描述:俄勒岡州立大學的 Cassie 在 53 分鐘里完成了一段五公里慢跑,刷新了雙足機器人的運動記錄。

        關鍵詞:雙足機器人 強化學習

        近日,來自美國俄勒岡州立大學的知名機器人研究團隊 Agility Robotics 打造的雙足機器人 Cassie ,耗時 53 分鐘完成了一段 5 公里慢跑,引發了大家的關注。

         配速接近人類,5公里不用充電

        研究團隊 Agility Robotics 發布了一段視頻,視頻記錄了這段五公里跑的過程和花絮。

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        慢跑全程在無視覺輸入的情況下,由機器人自主完成

        視頻里的 Cassie 形似鴕鳥,有著靈巧的關節運動和穩健的步伐。

        Agility robotics 的創始人,同時也是俄勒岡州立大學的教授 Jonathan Hurst 表示: Cassie 在完成這五公里的慢跑中沒有充電,只有兩次停機調整,一次是因為過熱,還有一次因為彎道過速,這兩次調整花了 6 分半鐘的時間。

        也就是說,除去 6 分半鐘的停機調整, Cassie 花了大約 46:30 的時間完成了五公里慢跑,每公里配速達到了 9m18s/km。

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        團隊跟隨 Cassie 記錄跑步過程

        據團隊介紹,Cassie 是第一個「在戶外場地使用機器學習控制跑步步態」的雙足機器人。

        基于最近的研究,團隊完成了《Blind Bipedal Stair Traversal via Sim-to-Real Reinforcement Learning》(無視覺雙足機器人通過模擬到現實的強化學習,完成樓梯爬行)論文,還入選了今年的 Robotics: Science and Systems(RSS)大會。

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        論文地址:https://arxiv.org/pdf/2105.08328.pdf

        通過強化學習,訓練雙足機器人模擬及適應不同高度的地面變化,而且只需要稍加改變現有的平地強化學習框架,就可以在樓梯、不平的地面等場景中穩健地行走。

        值得一提的是,無論是慢跑還是樓梯場景, Cassie 都是在無視覺輸入的情境下,完全靠下肢的動能傳導進行運動計算。

         雙足機器人,更像人

        大家熟悉的四足機器人網紅波士頓動力機器狗,在過去的幾年中,已經用跑跳、上下樓梯甚至跳繩和跳舞的表現,成功找到了使用場景。

        但相比于常被設計成動物形象的四足機器人,雙足機器人在外型上則更像人,功能上也更接近于人。

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        雙足機器人在受到撞擊時,

        比四足機器人更難保持平衡和穩定

        人類的行走是通過大腦發出指令,驅動各個關節完成動作。而雙足機器人,需要模擬人類的胯部和腳掌,從而來支持機器人的行走與穩定。只有充分理解機器人動力學特性,才能驅動機器人完成高效復雜的運動。

        Cassie 系列機器人在動力學部分參考了鳥類步態,尤其是鴕鳥。Cassie 的髖部設計了多個自由角度,但膝蓋只能單向彎曲,腳踝被設計得柔韌有力,整體非常輕盈,能以比較自然的方式去減緩震動,類似人類走路。

        俄勒岡大學的 The Dynamic Robotics Laboratory(動態機器人實驗室)的 Agility Robotics 團隊在機器人界久負盛名。他們從 2017 年開始研發 Cassie 系列雙足機器人,歷經多個版本,到目前已經有了不少成果,在近期還收到了 DARPA 的 100 萬美金的研究資金。

        團隊表示,這次五公里無充電慢跑的成功給了他們很大的信心,未來將繼續對 Cassie 的技術改造和加強,以進入到物流配送等應用場景中。

        來源:

        - 俄勒岡州立大學官網 《Bipedal robot developed at Oregon State makes history by learning to run, completing 5K》

        - YouTube 視頻 《OSU Bipedal Robot First to Run 5K》

        - 論文參考 https://arxiv.org/pdf/2105.08328.pdf

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        關鍵詞: 機器人

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