Virginia Tech-Forscher zielen darauf ab, Robotern bioinspirierte Gangarten zu verleihen

Vor zwei Jahren sah Kaveh Hamed, wie sein Sohn Nikaan seine ersten eigenen Schritte unternahm. Er beobachtete, wie Nikaans einjähriger Körper auf wackeligen Beinen schwankte, als das Baby vorwärts ging.

Und er sah Nikaans Fortschritte:Er ging vom Kriechen auf dem Bauch zum Stehen mit Schwanken, zu den ersten Schritten, zum Abheben auf zwei sicheren Beinen über den Boden.

Diese Erinnerungen bringen Hamed dazu, über Mathematik nachzudenken, wie er es tut, wenn er seinem Hund Telli beim Laufen zusieht. Als er sieht, wie sie auf ihn zukommt und in einen Trab übergeht, beginnt er sich erneut zu fragen, wie er einem Roboter ihre Agilität verleihen könnte.

Seit mehr als 10 Jahren entwickelt Hamed Steuerungsalgorithmen, die es Robotern mit Beinen ermöglichen, ähnlicher wie Menschen und Tiere zu gehen und zu laufen.

Nikaan und Telli in Bewegung zu sehen, erinnert ihn daran, dass es noch so viel zu lernen gibt. „Es scheint ein einfaches Problem zu sein“, sagte Hamed. „Wir machen diese Dinge jeden Tag – wir gehen, laufen, steigen Treppen, steigen über Abgründe. Aber das auf Mathematik und Roboter zu übertragen, ist eine Herausforderung.“

Hamed kam letztes Jahr als Assistenzprofessor an der Fakultät für Maschinenbau des College of Engineering und als Leiter des Hybrid Dynamic Systems and Robot Locomotion Lab zur Virginia Tech.

Seitdem haben er und sein Forschungsteam zusammen mit Mitarbeitern innerhalb der Abteilung und von anderen Universitäten im ganzen Land daran gearbeitet, die bioinspirierte Fortbewegung in Robotern zu verbessern.

Sie arbeiten derzeit an vier von der National Science Foundation finanzierten Projekten, die sich alle von Menschen oder Tieren inspirieren lassen und sich auf die Softwareentwicklung konzentrieren.

Eines ihrer Projekte beinhaltet die Untersuchung der Anwendungen der zweibeinigen (zweibeinigen) Fortbewegung auf die elastische Fortbewegung von angetriebenen Beinprothesen.

Das Forschungsteam von Hamed arbeitet mit Robert Gregg, einem außerordentlichen Professor am Institut für Elektrotechnik und Informatik an der Universität von Michigan, zusammen, um dezentralisierte Steueralgorithmen für Greggs Modell einer angetriebenen Beinprothese zu entwickeln.

Drei der aktuellen Projekte des Teams drehen sich um vierbeinige (vierbeinige) Roboter und den kombinierten Einsatz von Sensoren, Steueralgorithmen und künstlicher Intelligenz zur Verbesserung der Beweglichkeit, Stabilität und Geschicklichkeit von Roboterhunden sowie ihrer Reaktionsfähigkeit auf ihre Umgebung und einander.

Hamed sagte, dass, obwohl jedes Jahr mehr bebeinte Roboter gebaut werden, das Feld noch einen langen Weg vor sich hat, bevor Roboter die Agilität ihrer zwei- oder vierbeinigen Inspirationsquellen erreichen können.

„Wir glauben, dass die Agilität, die wir in der Fortbewegung von Tieren sehen – wie bei einem Hund, einem Gepard oder einem Berglöwen – derzeit nicht von Robotern, selbst hochmodernen, nicht annähernd verfolgt werden kann“, sagte er. P>

„Die Robotertechnologie schreitet schnell voran, aber es gibt hier immer noch eine grundlegende Lücke zwischen dem, was wir bei Robotern sehen, und dem, was wir bei ihren biologischen Gegenstücken sehen.“

Inspiration von vierbeinigen Freunden holen

In seiner Arbeit mit Roboterhunden zielt Hamed darauf ab, die Lücke zu schließen, indem er fortschrittliche und intelligente Steueralgorithmen entwickelt, die die Agilität und Stabilität der Fortbewegung von Tieren unterstreichen.

Durch die Integration der Verwendung fortschrittlicher Feedback-Kontrollalgorithmen und mathematischer Optimierungstechniken mit der Verwendung von Sensoren funktioniert sein Ansatz in der grundlegenden Biologie von Tieren.

Die Gleichgewichtskontrolle bei Wirbeltieren findet beispielsweise hauptsächlich im Rückenmark statt, wo oszillierende Neuronen miteinander kommunizieren, um rhythmische Bewegungen zu erzeugen.

Es ist eine natürliche Funktion – der Grund, warum Tiere und Menschen mit Beinen ihre Augen schließen und trotzdem laufen können, erklärte Hamed.

Aber um durch komplexere Umgebungen zu navigieren – wie eine Treppe oder Felsbrocken – brauchen sowohl Menschen als auch Tiere Sehvermögen, und wir brauchen das Gehirn, um zu interpretieren, was wir sehen.

Das Forschungsteam von Hamed verwendet Sensoren und robuste Steueralgorithmen, um bei seinen Roboterhunden ähnliche Effekte zu erzielen.

Sie verwenden Encoder – Sensoren, die an Gelenken angebracht sind, um ihre Position im Verhältnis zueinander zu messen – sowie Trägheitsmesseinheiten – Sensoren, die die Ausrichtung des Roboterkörpers zum Boden messen – um mehr von der Balance und Bewegungssteuerung zu erreichen, die Wirbeltieren von Natur aus eigen ist.

Das Team bringt auch Kameras und Lidar an, eine Form der Lasertechnologie für eine genauere Kartierung der Umgebung, um maschinelles Sehen zu nutzen, das den Kontakt jedes Roboters mit Hindernissen oder die Vermeidung von Hindernissen besser informieren kann.

Hameds Team hat drei Roboterhunde, die von Ghost Robotics gebaut wurden, einem Unternehmen, das sich auf die Herstellung von Robotern mit Beinen spezialisiert hat, mit diesen Sensoren ausgestattet und sie zum Testen ihrer neu entwickelten, intelligenten und robusten Steueralgorithmen verwendet.

Nachdem die Roboter Messungen ihrer eigenen Bewegung und ihrer Umgebung gelesen haben, sollen sie entsprechend handeln:Bordcomputer berechnen die robusten Steueraktionen, mit denen die Roboter sich selbst von Punkt A nach Punkt B steuern sollen. P>

Bisher haben die Forscher verschiedene Gangarten simuliert und damit begonnen, sie zu testen, die denen echter Tiere nachempfunden sind.

Die Roboterhunde schlendern, traben und laufen in schärferen Winkeln mit mehr Agilität, Balance und Geschwindigkeit.

Das Team untersucht auch die Integration künstlicher Intelligenz in seine Steueralgorithmen, um die Echtzeit-Entscheidungsfindung der Roboter in realen Umgebungen zu verbessern.

Zusammenarbeit mit Partnern von Virginia Tech und darüber hinaus

Hamed setzt auf Zusammenarbeit, um neue Konzepte wie künstliche Intelligenz und sicherheitskritische Steueralgorithmen zu übernehmen.

Bei zwei seiner Projekte arbeitet er mit Aaron Ames, Professor für Maschinenbau und Bauingenieurwesen am Caltech, zusammen.

Gemeinsam wollen sie die nächste Generation intelligenter, sicherer und robuster Steuerungsalgorithmen entwickeln, die eine agile Fortbewegung von vierbeinigen und zweibeinigen Robotern in komplexen Umgebungen ermöglichen.

Sie zielen auch darauf ab, auf dieser Arbeit mit Schwärmen von Robotern mit Beinen aufzubauen, indem sie verteilte Feedback-Steuerungsalgorithmen erstellen, die es Robotern mit Beinen ermöglichen, ihre Bewegung in kollaborativen Aufgaben zu koordinieren.

Kürzlich hat sich Alex Leonessa, Professor für Maschinenbau an der Virginia Tech, Ames und Hamed in einem Projekt angeschlossen, das die Verwendung verteilter Steueralgorithmen für die kooperative Fortbewegung von Roboter-Führungshunden und Menschen anpasst.

„Ich lerne durch Zusammenarbeit“, sagte Hamed. „Das ist es, was wir tun, um Wissen voranzubringen. Bekannte Unternehmen leisten derzeit Erstaunliches, aber Sie können nicht sehen, was sie tun.

„Wir möchten von Naturwissenschaften und Mathematik lernen und unsere Erkenntnisse teilen. Wenn wir veröffentlichen, können wir anderen Universitäten sagen:„Das sind die Algorithmen, die wir verwenden. Wie kannst du sie erweitern?‘“

Hamed sieht die potenziellen Vorteile und realen Anwendungen dieser Verbesserungen in Bezug auf Mobilität, Unterstützungsfähigkeit und eine Kombination aus beidem.

Da mehr als die Hälfte der Landschaft der Erde als unerreichbar für Radfahrzeuge gekennzeichnet ist, könnten bewegliche Roboter mit Beinen besser durch unwegsames, steiles Gelände wie das der Berge oder des Waldes navigieren.

In Häusern und Büros ist der Boden flach und größtenteils vorhersehbar, aber bei Leitern und Treppen, die für zweibeinige Geher ausgelegt sind, zeigen sich immer noch Einschränkungen für Roboter.

Hamed glaubt, dass es wichtig sein wird sicherzustellen, dass Roboter die gleichen Bedingungen bewältigen können, wenn sie verwendet werden sollen, um Menschen mit eingeschränkter Mobilität zu helfen und mit ihnen zu leben.

Und wenn Roboter Menschen bei Notfalleinsätzen unterstützen oder ersetzen – zum Beispiel bei einer Rettungsmission nach einem Fabrikbrand – profitieren sie vom geschickten Einsatz ihrer Beine.

Hamed findet die ersten Tests zu Steueralgorithmen mit seinen Roboterhunden vielversprechend, aber die Entwicklung dieser Algorithmen wird ein fortlaufender Prozess sein.

„Sind die Algorithmen, die wir verwenden, tatsächlich bioinspiriert?“ Hamed hat sich gefragt. „Benehmen sie sich tatsächlich wie Hunde? Wir versuchen zu rechnen.

„Aber es muss bioinspiriert sein. Wir müssen uns Tiere ansehen und dann unsere Algorithmen korrigieren – um zu sehen, wie sie auf dieses Szenario reagieren und wie unsere Kontrollalgorithmen reagieren.“