Peneliti Virginia Tech bertujuan untuk memberi robot gaya berjalan yang terinspirasi dari bio

Dua tahun lalu, Kaveh Hamed melihat putranya Nikaan mengambil langkah pertamanya sendiri. Dia melihat tubuh Nikaan yang berusia satu tahun terhuyung-huyung dengan kaki goyah saat bayi itu berjalan maju.

Dan dia melihat kemajuan Nikaan:dia mulai dari merangkak di perutnya menjadi berdiri dengan goyangan, ke jalan pertama, hingga lepas landas melintasi lantai dengan dua kaki yang pasti.

Kenangan ini membuat Hamed berpikir tentang matematika, seperti yang dia lakukan saat melihat anjingnya Telli berlari. Ketika dia melihat dia terikat ke arahnya dan beralih ke berlari, dia mulai bertanya-tanya lagi tentang cara dia bisa memberikan kelincahannya ke robot.

Selama lebih dari 10 tahun, Hamed telah mengembangkan algoritme kontrol yang memungkinkan robot berkaki untuk berjalan dan berlari lebih seperti manusia dan hewan.

Melihat Nikaan dan Telli bergerak mengingatkannya bahwa masih banyak yang harus dipelajari. “Sepertinya masalah sederhana,” kata Hamed. “Kami melakukan hal-hal ini setiap hari – kami berjalan, berlari, menaiki tangga, melangkahi celah. Tapi menerjemahkannya ke matematika dan robot itu sulit.”

Hamed bergabung dengan Virginia Tech tahun lalu sebagai asisten profesor di Departemen Teknik Mesin di Fakultas Teknik dan sebagai kepala Sistem Dinamis Hibrida dan Lab Penggerak Robot.

Sejak itu, ia dan tim penelitinya telah bekerja untuk meningkatkan penggerak yang terinspirasi dari bio pada robot, bersama kolaborator dari dalam departemen dan dari universitas lain di seluruh negeri.

Saat ini mereka sedang mengerjakan empat proyek yang didanai oleh National Science Foundation, yang semuanya mengambil inspirasi dari manusia atau hewan dan berfokus pada pengembangan perangkat lunak.

Salah satu proyek mereka melibatkan pengujian aplikasi penggerak bipedal (berkaki dua) menjadi penggerak tangguh dari kaki palsu bertenaga.

Tim peneliti Hamed bekerja sama dengan Robert Gregg, seorang profesor di Departemen Teknik Elektro dan Ilmu Komputer di University of Michigan, untuk mengembangkan algoritme kontrol terdesentralisasi untuk model kaki palsu bertenaga Gregg.

Tiga dari proyek tim saat ini berkisar pada robot berkaki empat (berkaki empat) dan penggunaan gabungan sensor, algoritme kontrol, dan kecerdasan buatan untuk meningkatkan kelincahan, stabilitas, dan ketangkasan anjing robot, serta daya tanggap mereka terhadap lingkungan dan lingkungan mereka. satu sama lain.

Hamed mengatakan bahwa meskipun lebih banyak robot berkaki sedang dibangun setiap tahun, masih banyak jalan yang harus dilalui sebelum robot dapat menyamai kelincahan sumber inspirasi berkaki dua atau empat mereka.

“Kami percaya bahwa kelincahan yang kita lihat dalam pergerakan hewan – seperti anjing, cheetah, atau singa gunung – saat ini tidak dapat dikejar dengan ketat oleh robot, bahkan robot canggih sekalipun,” katanya.

“Teknologi robot berkembang pesat, tetapi masih ada kesenjangan mendasar di sini, antara apa yang kita lihat di robot dan apa yang kita lihat di rekan biologis mereka.”

Mendapatkan inspirasi dari teman berkaki empat

Dalam karyanya dengan anjing robot, Hamed bertujuan untuk mengisi celah dengan mengembangkan algoritme kontrol canggih dan cerdas yang menggarisbawahi kelincahan dan stabilitas penggerak hewan.

Mengintegrasikan penggunaan algoritme kontrol umpan balik tingkat lanjut dan teknik pengoptimalan matematis dengan penggunaan sensor, pendekatannya berhasil dalam biologi dasar hewan.

Kontrol keseimbangan untuk vertebrata, misalnya, sebagian besar terjadi di sumsum tulang belakang, tempat neuron berosilasi berkomunikasi satu sama lain untuk menghasilkan gerakan berirama.

Ini adalah fungsi alami – alasan mengapa hewan berkaki dan manusia dapat menutup mata dan tetap berjalan, jelas Hamed.

Namun untuk menavigasi lingkungan yang lebih kompleks – seperti tangga atau bebatuan besar – baik manusia maupun hewan membutuhkan penglihatan, dan kita membutuhkan otak untuk menafsirkan apa yang kita lihat.

Tim peneliti Hamed menggunakan sensor dan algoritme kontrol yang kuat untuk menciptakan efek serupa di antara anjing robotik mereka.

Mereka menggunakan encoder – sensor yang dipasang pada sambungan untuk membaca posisi mereka dalam hubungannya satu sama lain – serta unit pengukuran inersia – sensor yang mengukur orientasi tubuh robot ke tanah – untuk menciptakan lebih banyak keseimbangan dan kontrol gerak yang datang secara alami pada vertebrata.

Tim juga memasang kamera dan Lidar, suatu bentuk teknologi laser untuk pemetaan lingkungan yang lebih akurat, untuk memanfaatkan penglihatan mesin, yang dapat menginformasikan dengan lebih baik setiap kontak robot dengan atau menghindari rintangan.

Tim Hamed telah melengkapi tiga anjing robot, yang dibuat oleh Ghost Robotics, sebuah perusahaan yang mengkhususkan diri dalam memproduksi robot berkaki, dengan sensor ini dan telah menggunakannya untuk menguji algoritme kontrol yang baru dikembangkan, cerdas, dan tangguh.

Setelah robot membaca pengukuran gerakan mereka sendiri dan lingkungannya, idenya adalah membuat mereka bertindak sesuai:komputer terpasang menghitung tindakan kontrol yang kuat yang harus digunakan robot untuk mengarahkan diri mereka sendiri dari titik A ke titik B.

Sejauh ini, para peneliti telah mensimulasikan dan mulai menguji beberapa gaya berjalan berbeda yang mencerminkan hewan asli.

Anjing robotik mulai berjalan, berlari, dan berlari pada sudut yang lebih tajam dengan kelincahan, keseimbangan, dan kecepatan yang lebih tinggi.

Tim juga mengeksplorasi integrasi kecerdasan buatan ke dalam algoritme kontrol mereka untuk meningkatkan pengambilan keputusan waktu nyata robot di lingkungan dunia nyata.

Berkolaborasi dengan mitra dari Virginia Tech dan sekitarnya

Hamed mengandalkan kolaborasi untuk mengadopsi konsep baru seperti kecerdasan buatan dan algoritme kontrol kritis keselamatan.

Dalam dua proyeknya, ia berkolaborasi dengan Aaron Ames, Profesor Teknik Mesin dan Sipil di Caltech.

Bersama-sama, mereka bertujuan untuk mengembangkan generasi berikutnya dari algoritme kontrol yang cerdas, aman, dan tangguh yang akan memungkinkan penggerak lincah robot berkaki empat dan berkaki dua di lingkungan yang kompleks.

Mereka juga bertujuan untuk mengembangkan pekerjaan ini dengan segerombolan robot berkaki, dengan membuat algoritme kontrol umpan balik terdistribusi yang memungkinkan robot berkaki mengoordinasikan gerakan mereka dalam tugas kolaboratif.

Baru-baru ini, Alex Leonessa, profesor Teknik Mesin di Virginia Tech, telah bergabung dengan Ames dan Hamed dalam sebuah proyek yang mengadaptasi penggunaan algoritme kontrol terdistribusi untuk penggerak kooperatif anjing pemandu robot dan manusia.

“Saya belajar dari kolaborasi,” kata Hamed. “Itulah yang kami lakukan untuk memajukan pengetahuan. Perusahaan terkenal sedang melakukan hal-hal luar biasa saat ini, tetapi Anda tidak dapat melihat apa yang mereka lakukan.

“Kami ingin belajar dari sains dan matematika dan berbagi apa yang kami temukan. Saat kami mempublikasikan, kami dapat mengatakan kepada universitas lain:'Ini adalah algoritme yang kami gunakan. Bagaimana Anda bisa mengembangkannya?’”

Hamed melihat potensi manfaat dan aplikasi nyata dari peningkatan ini dalam hal mobilitas, kemampuan bantuan, dan kombinasi keduanya.

Dengan lebih dari separuh lanskap Bumi ditandai sebagai tidak dapat dijangkau oleh kendaraan beroda, robot berkaki gesit dapat menavigasi medan yang kasar dan curam dengan lebih baik, seperti di pegunungan atau hutan.

Di rumah dan kantor, tanahnya datar dan sebagian besar dapat diprediksi, tetapi batasan untuk robot masih berupa tangga dan tangga yang dirancang untuk pejalan kaki bipedal.

Hamed percaya bahwa penting untuk memastikan bahwa robot dapat menangani kondisi yang sama, jika ingin digunakan untuk membantu orang dengan mobilitas terbatas dan tinggal bersama mereka.

Dan karena robot mendukung atau menggantikan manusia dalam tanggap darurat – misi penyelamatan untuk kebakaran pabrik, misalnya – mereka akan mendapat manfaat dari penggunaan kaki mereka yang cekatan.

Hamed menemukan bahwa pengujian pertama pada algoritme kontrol dengan anjing robotiknya menjanjikan, tetapi pengembangan algoritme tersebut akan menjadi proses yang berkelanjutan.

“Apakah algoritme yang kami gunakan benar-benar terinspirasi oleh bio?” Hamed bertanya pada dirinya sendiri. “Apakah mereka benar-benar bertingkah seperti anjing? Kami mencoba menghitungnya.

“Tapi itu harus terinspirasi dari bio. Kami harus melihat hewan dan kemudian memperbaiki algoritme kami – untuk melihat bagaimana mereka bereaksi terhadap skenario ini dan bagaimana algoritme kontrol kami bereaksi.”