Ученые разработали новый подход к управлению, который позволяет роботу быстро и надежно передвигаться по труднопроходимой местности. Благодаря машинному обучению он впервые совмещает визуальное восприятие окружающей среды с осязанием.

Крутые участки на скользком грунте, высокие ступени, осыпи и лесные тропы, полные корней: путь на гору Этцель высотой 1098 метров в южной части Цюрихского озера усеян многочисленными препятствиями. Но ANYmal, четвероногий робот из Лаборатории робототехнических систем в ETH Zurich, без особых усилий преодолевает 120 метров по вертикали за 31-минутный поход. Это на 4 минуты быстрее, чем расчетная продолжительность для пешеходов-людей, и без падений или оплошностей.

Это стало возможным благодаря новой технологии управления, которую исследователи из ETH Zurich во главе с профессором робототехники Марко Хаттером недавно представили в журнале Science Robotics.

«Робот научился сочетать визуальное восприятие окружающей среды с проприоцепцией — осязанием, основанным на прямом контакте ног с поверхностью. Так он преодолевает пересеченную местность быстрее, эффективнее и, прежде всего, надежнее», — объясняет Хаттер.

Для навигации по труднопроходимой местности люди и животные автоматически комбинируют зрительное восприятие окружающей среды с проприоцепцией ног и рук. Это позволяет им легко преодолевать скользкую или мягкую почву и уверенно передвигаться даже в условиях плохой видимости. До сих пор четвероногие роботы делали это лишь в ограниченной степени.

«Причина в том, что информация о ближайшем окружении, записанная лазерными датчиками и камерами, часто бывает неполной и неоднозначной», — объясняет Такахиро Мики, аспирант группы Хаттера и ведущий автор исследования.

Например, высокая трава, неглубокие лужи или снег кажутся непреодолимыми препятствиями или частично невидимы, даже если робот может их пересечь. Кроме того, обзор робота в полевых условиях может быть затруднен из-за сложных условий освещения, пыли или тумана.

«Вот почему такие роботы, как ANYmal, должны сами решать, когда доверять визуальному восприятию окружающей среды и двигаться вперед быстро, а когда лучше действовать осторожно и небольшими шагами, — говорит Мики. – И это большая проблема».

Благодаря новому контроллеру, основанному на нейронной сети, робот ANYmal, разработанный исследователями ETH Zurich и коммерциализированный дочерней компанией ETH ANYbotics, теперь сочетает внешнее и проприоцептивное восприятие.

Прежде чем робот проверил свои возможности в реальном мире, ученые подвергли систему многочисленным препятствиям и источникам ошибок в виртуальном тренировочном лагере. Это позволило сети узнать, как роботу лучше всего преодолевать препятствия, а также когда он может полагаться на данные об окружающей среде, а когда лучше игнорировать эти данные.

Благодаря этому обучению робот может освоить самую сложную естественную местность, даже не видя ее раньше. Это работает даже в том случае, если данные датчика о ближайшем окружении неоднозначны или расплывчаты. Затем ANYmal не рискует и полагается на свою проприоцепцию.