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加州大学伯克利分校最跳跃的机器人跳出实验室并种植到草地上

雷锋网:几年前由加州大学伯克利分校开发的独特的单腿机器人萨尔托最近迎来了一次新的升级,并将在ICRA2019大会上亮相。介绍了IEEE Spectrum的最新发展。雷锋的全文编写如下。

在许多人看来,加州大学伯克利分校的Salto自2016年以来一直是他们最受关注的喜欢的机器人之一,然后随着机器人学的发展,Salto开始看起来有点过时了。虽然它保持了与第一代Salto相同的原则,但一系列升级为其提供了更多动态功能。

原来的萨尔托能够跳两次。 2017年增加的推进器使其具有将多个跳跃连接在一起所需的控制。在去年的IROS上,研究人员们对一个控制器进行了改进,让Salto具有了进行精确跳动需要的智能,这样它就可以跃过一系列垂直障碍物(或者更多)。

为了使Salto保持直立和完整,它必须在运动捕捉的环境中跳跃。这提出了许多限制,研究人员自己也知道它只能是一个很酷的研究项目,或者它可以产生一些引人注目的视频,但它没用。

在今天的ICRA会议上,加州大学伯克利机器人专家Justin Yim和Eric Wang(来自Ron Fearing仿生微系统实验室)展示了Salto的最新版本,这个版本添加了完全消除动作捕捉系统所需要的传感和计算能力。在实验室外,你想要它跳多少下,Salto就能跳多少下,完全在室外也可以。

Salto没有自动跳跃,因为它没有任何车载遥感,而Justin一直在“驾驶”机器人,将其保持在人行道上并使其远离障碍物。跳楼梯也是人为驱动的。文中运动序列的描述提醒我们为什么让人类控制机器人不是一个好主意:

人类操作员指引机器人跳到合适的位置,然后沿直线前进到0.43m高的台阶上。机器人被指引着往右上方跳,然后再往左边。在人为错误指引机器人往左边跳进灌木丛之前,这个过程总共持续了19s。

新的机载姿态估计和跳跃控制系统(也称为滑移方向和速率估计的SHOVE)足够强大,即使在像海绵这种这样柔软的表面上,Salto也可以连续跳跃。它使用航位推算来估计每次节拍后的位置变化。即使它在几个分钟中跳过300,这个估计只漂浮在1-2米之间(表每次跳跃的误差很小)。在1厘米)。

然而,棘手的部分是如何准确评估萨尔托的姿势地。我们假设研究人员所说的“姿势”是它的方向(而不是它的侵略性)。姿态评价误差相差约1度,每次跳跃之间存在约0.5m的误差。这意味着在实践中,Salto无法准确地计划其跳跃地,因此它可以很好地爬上楼梯地,而不是跌倒。

然而,这项工作已经开始,研究人员期望更高的准确度估计和控制,以允许机器人跳过更多的表面,如楼梯,家具和其他暴露的物体,或像室内柔软,自然的植物这种软基板。

研究人员告诉我们,除了可能要升级发动机和电池让它能够有更大的跳跃力,运行得更久,Salto的硬件现在已经足够用了。目前的研究主要关注新行为,研究人员已经开始思考。他们将为萨尔托添加一些扣人心弦的脚,允许它从地跳到分支。 Ron Fearing教授在视频中提到,那些“脚”和“手”将是一个相当大的升级,他也是表表明他仍然喜欢Salto。

原始论文:“高加速度跳跃的无漂移滚动和俯仰估计”,

《高加速度跳动中的无漂移的翻滚和跳动估计》(由ICLR 2019收到)

雷锋注意:本文是从机器人技术博主Evan Ackerman在IEEE Spectrum电子杂志的文章表中编译的。

UC伯克利最会跳的机器人跳出实验室 然后栽进草丛