W celu świadczenia usług na najwyższym poziomie stosujemy pliki cookies. Korzystanie z naszej witryny oznacza, że będą one zamieszczane w Państwa urządzeniu. W każdym momencie można dokonać zmiany ustawień Państwa przeglądarki. Zobacz politykę cookies.
Powrót

Krok po kroku – jak ludzie uczą roboty chodzić?

03.07.2024

Aby roboty mogły chodzić z taką swobodą jak ludzie, trzeba pokonać wiele wyzwań, m.in. dotyczących programowania, badań materiałowych, zasilania. Problemy te podsumował w “Science Robotics” polski naukowiec dr inż. Krzysztof Walas.

Niektóre roboty – od mobilnego psa-robota SPOT po humanoidalnego Digit i biegającego Cassie – umieją już skakać, tańczyć i chodzić po nierównym terenie. Aby jednak roboty mogły się swobodnie poruszać, droga jest jeszcze daleka, pełna potknięć, wywrotek, upadków.

Wyzwania, z jakimi muszą mierzyć się ich twórcy, wyjaśnił dr inż. Krzysztof Walas, lider zespołu badawczego "Robotyka interakcji fizycznej" IDEAS NCBR z w publikacji w "Science Robotics.

Niedawno dr inż. Krzysztof Walas jako pierwszy Polak w historii został członkiem zarządu międzynarodowej sieci technologicznej Adra (AI, Data and Robotics Association) przy Komisji Europejskiej. Instytucja ta skupia swoje działania wokół sztucznej inteligencji, robotyki i danych.

Publikację polskiego badacza w Science Robotics streścilł IDEAS NCBR w przesłanym  komunikacie.

WYZWANIE 1: PROGRAMOWANIE

Tworzenie oprogramowania dla robotów kroczących to trudne zadanie. Twórcy muszą wybierać między różnymi metodami uczenia maszynowego. Każdy taki wybór jest obarczony ryzykiem, ponieważ każda z metod ma nie tylko zalety, ale i wady.

A. Jednym z nich jest uczenie nadzorowane, które polega na tym, że robot "uczy się" na podstawie dużej ilości danych. Proces ten jest jednak stosunkowo powolny, ponieważ wymaga czasu na zebranie odpowiednio dużego zbioru danych, aby przynieść dobre wyniki.

B. Inną możliwością jest uczenie przez wzmocnienie, czyli robot uczy się metodą prób i błędów, podobnie jak dziecko uczące się chodzić. Nagradzany jest za poprawne rozwiązanie. Ta metoda, obecnie najczęściej stosowana, może prowadzić jednak do wielu błędów w fazie eksperymentalnej.

C. Inną aktualnie stosowaną metodą są impulsowe sieci neuronowe, które jeszcze lepiej naśladują sposób, w jaki działa ludzki mózg. Wyróżnia je szybkość i efektywność, ale są trudne do zaprogramowania.

Wybór odpowiedniego sposobu uczenia jest o tyle istotnym zadaniem: jeśli zastosuje się niewłaściwą metodę, robot będzie miał kłopoty z poruszaniem się.

WYZWANIE 2: POSZUKIWANIE ELASTYCZNEGO MATERIAŁU

Tradycyjnie roboty wykonuje się z metalów (np. aluminium), stopów (stal), oraz tworzyw sztucznych (plastik). Surowce te może i są wytrzymałe, ale nie tak elastyczne jak mięśnie i ścięgna. Dlatego inżynierowie zaczęli współpracować z naukowcami zajmującymi się materiałami, aby tworzyć nowe, bardziej elastyczne materiały, które mogą lepiej naśladować naturalne ruchy i funkcje ciała.

Przykładowo, naukowcy z Politechniki Poznańskiej rozwijają algorytmy sterowania robotem z elastycznym „kręgosłupem”. Dzięki zdolności do zmiany wygięcia kręgosłupa, robot może szybciej biegać, efektywniej zużywać energię oraz wspinać się na wyższe przeszkody.

Z kolei profesor Edward Chapman z United States Naval Academy pracuje nad sztucznymi mięśniami, które mogą kurczyć się i rozciągać jak prawdziwe. W przyszłości takie materiały mogą być używane nie tylko w robotach, ale także w protezach, pomagając ludziom odzyskać sprawność.

WYZWANIE 3: ZASILANIE

Ostatnią ważną kwestią jest brak optymalnego rozwiązania w zakresie zasilania.

Dotychczas większość robotów wykonujących spektakularne skoki czy salta (Atlas I) napędzana była systemami hydraulicznymi, które działają na zasadzie pompowania płynów pod ciśnieniem, dając robotom dużo siły przy małej masie siłownika, co jest przydatne przy zadaniach wymagających sprawności, jak szybki bieg czy noszenie ciężarów. Jednak są one skomplikowane i trudne w naprawie.

Główny wysiłek konstruktorów jest teraz skierowany na elektryczne systemy zasilania, cichsze i łatwiejsze w utrzymaniu, ale nie tak mocne i wymagające częstszego ładowania. Takie zasilanie ma np. humanoidalny robot Atlas II. Wciąż jednak brakuje optymalnego rozwiązania, które pozwoliłoby wykorzystać w pełni potencjał robotów, przy jednoczesnej optymalizacji napędu.

WYZWANIE 4: CO NAJPIERW, CO POTEM

Nauczenie robota chodzenia to żmudny, wieloetapowy proces. Na początku trzeba nauczyć robota poruszania stawami. Następnie robot musi opanować koordynowanie ruchów całego ciała, aby utrzymać równowagę podczas chodzenia. Kluczowym elementem jest nauczenie go tzw. percepcji reaktywnej, która pozwala robotowi reagować na zmiany w otoczeniu, np. pojawianie się przeszkód na drodze.

“Ważnym pojęciem jest tu “embodied intelligence”, czyli koncepcja, według której inteligencja wynika z interakcji umysłu z ciałem i środowiskiem, w którym się znajduje. W przypadku robotów oznacza to, że uczą się one i adaptują swoje zachowanie na podstawie danych sensorycznych i fizycznych reakcji na bodźce, co pozwala im lepiej wykonywać zadania w realnym świecie” – dodaje cytowany w komunikacie dr inż. Krzysztof Walas.

Z kolei na etapie koordynacji ruchów całego ciała wykorzystywany jest często centralny generator wzorców ruchu (CPG). To system, który naśladuje sposób, w jaki zwierzęta i ludzie automatycznie, bezrefleksyjnie kontrolują chód, co pozwala na bardziej płynne i naturalne ruchy robota.

“W naszych badaniach w IDEAS NCBR skupiamy się na aspekcie percepcji, w którym, wykorzystując metody uczenia maszynowego, uzyskujemy informacje o właściwościach fizycznych środowiska, w którym porusza się robot. Pozwala to na ulepszanie chodu oraz reagowanie na zmiany, takie jak tarcie podłoża albo jego twardość, tak aby robot mógł bezpiecznie chodzić w trudnych warunkach na przykład podczas misji ratowniczych" – opowiada dr inż. Krzysztof Walas.

WYZWANIE 5: BIOLOGIA CZY INŻYNIERIA?

Zaawansowane algorytmy i systemy sterowania pozwalają robotom na reagowanie na zmieniające się warunki otoczenia oraz na dynamiczne adaptowanie swojej postawy: zachowanie równowagi, odporność na nieoczekiwane zakłócenia, takie jak nagłe pchnięcia czy poślizgnięcia, koordynacja kończyn (często więcej niż dwóch).

"Naukowcy zastanawiają się, jak rozwiązać ten problem. Czy podążać (przyjętą od początku prac nad robotami) ścieżką naśladowania natury, czy zaufać wynalazkom inżynierii" – wskazuje Krzysztof Walas. I dodaje, że dzięki wynalazkom inżynieryjnym wyeliminować mogą pewne niedociągnięcia, które pozostawiła ewolucja.

Przykładem zmiany podejścia do technologii jest robot hybrydowy, który, w zależności od terenu, potrafi przełączać się między chodzeniem a jazdą kołową. Tak jest np. w przypadku robota ANYmal, który początkowo był zaprojektowany na wzór czworonogów, ale twórcy zdecydowali się na dodanie do niego kół. W naturze koła nie występują u żadnego zwierzęcia, jednak w świecie inżynierii taka kombinacja jest możliwa.

“Musimy pamiętać, że przyszłość robotyki kroczącej to nie tylko techniczne innowacje, ale również głębsze zrozumienie biologii i jej adaptacja do potrzeb inżynierii. Tylko dzięki ciągłemu dialogowi między tymi dwoma dziedzinami możemy spodziewać się powstania robotów, które będą w stanie nie tylko naśladować, ale i zwiększać możliwości człowieka” – podsumowuje naukowiec.

Nauka w Polsce

{"register":{"columns":[]}}