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利用仿真框架研究四足機器人的脊柱行為
2019年06月05日    閱讀量:239    新聞來源:中國牛涂網-涂料,化工,機械,建材,行業資訊門戶網站  |  投稿

羅伯特博世印度班加羅爾網絡物理系統中心的研究人員最近提出了一個模擬框架,系統地研究脊柱關節致動對四足機器人運動性能的影響。在他們的研究中,  在一篇預先發表在arXiv上的論文中,他們使用這個框架來研究一個名為Stoch 2的四足機器人的脊柱行為及其對其邊界性能的影響。


“這項研究是在探索四足動物和機器人快速運動的基礎時發現的,進行這項研究的研究人員之一Shounak Bhattacharya告訴TechXplore中國機械網okmao.com。”它已經有一段時間了解中小型四足動物利用脊柱的靈活性   來提高其運動速度和能量效率。這種靈活性的使用激發了機器人專家更詳細地探索這個概念,以便使用現有的數學工具找到解決這個問題的方法。“


與之前的研究人員相反,Bhattacharya和他的同事開始使用機器學習技術研究四足機器人的脊柱行為。他們研究的主要目標是使用  深度強化學習  (D-RL)來實現機器人中脊柱和腿之間的復雜協調。


Bhattacharya說:“在D-RL框架中,從頭開始學習可以產生比人類指導更好更強大的政策。” “然而,在生成工作策略之前,從頭開始學習會涉及多個初始失敗。在這項工作中,在獲得有效且可用的策略之前,需要超過200萬個步驟。”


直接在機器人的硬件上進行許多試驗需要大量的時間和資源。因此研究人員決定在PyBullet中模擬機器人及其環境,PyBullet是一個python模塊,通過機器人和機器學習功能增強了Bullet物理引擎。在他們的研究中,他們使用PyBullet來評估脊柱關節致動對16-DOF四足旋轉機器人Stoch 2的邊界性能的影響。


“我們在這種環境中訓練了機器人模型,觀察到學習算法在一臺由英特爾酷睿i7(3.5Ghz,12核)驅動的PC上,在4小時內執行了一次完整的訓練,當時最多執行1000萬步和32 GB RAM,“Bhattacharya說。“模擬框架的使用減少了每次培訓的時間,并消除了在硬件上進行實驗的必要性。”


使用PyBullet作為其機器人的學習框架,研究人員獲得了非常有希望的結果。他們在模擬過程中收集的結果表明,脊柱的主動使用實際上確實改善了  機器人的步幅和運輸成本,同時也將自然頻率降低到更實際的值。最終,Stoch 2的邊界速度達到2.1 m / s,最大弗勞德數為2。


這項研究由 印度科學院的四名教師監督  :Shishir Kolathaya,Ashitava Ghosal,Bharadwaj Amrutur和Shalabh Bhatnagar,是一個名為步行機器人的更廣泛項目的一部分。在未來,它可以激勵其他研究人員使用相同的  模擬框架  來增強他們的機器人的脊柱行為和隨之而來的運動表現。


“我們通過基于D-RL的框架獲得了脊柱和腿部的協調  ,這提高了四足動物的能量效率和速度  ,”Bhattacharya說。“必須注意的是,所有這些行為都是從頭開始獲得的,而不了解脊柱的力學。在我們未來的工作中,我們計劃在硬件上部署神經網絡并直接執行學習的策略。”


標簽:行業資訊今日頭條技術中心機器人特種機器人
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