UC伯克利最会跳的机器人Salto大升级,户外也可以运动自如

2019-05-25 09:48:00 来源:互联网
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加州大学伯克利分校数年前研发的独特的单腿跳机器人Salto近期迎来了新的升级,而且即将在ICRA2019会议上亮相。IEEE Spectrum上就有一篇最新进展的介绍,在很多人的眼中,加州大学伯克利分校的Salto从2016年以来就是他们最喜欢的机器人之一,然后在后来的机器人技术突飞猛进的几年里Salto就开始显得有点过时了。虽然它保持着和第一代的Salto相同的原理,但一系列的升级赋予了它更多动态操作能力。

 

【 图片来源:UC Berkeley  所有者:UC Berkeley 】

 

原始的Salto能够二连跳。2017年添加的推进器为它提供了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)。

 

为了让Salto能够自行保持直立且完好无损,它必须在有动作捕捉的环境中跳跃。这就带来了很大的限制,研究人员们自己也知道它只能是一个看起来很酷的研究项目,或者能拍出一些吸引眼球的视频,除此之外就没有什么用了。

 

在今天的ICRA会议上,加州大学伯克利分校的机器人专家Justin Yim和Eric Wang(来自Ron Fearing的仿生微系统实验室)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不是自动跳跃的,因为它没有任何机载遥感,Justin一直在“驱动”着这个机器人,让它始终在人行道上,并让它避开障碍物。跳上台阶也是人为驱动的,论文中对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。

 

【 图片来源:UC Berkeley  所有者:UC Berkeley 】

 

新型机载姿态估计与跳变控制系统(也叫作SHOVE,用于滑跳方向和速率估计)已经足够稳健,即使在像海绵这种柔软的台面上,Salto也能够连续跳动。它利用了航位推算去估计每一次的跳动后位置的变化,即使在几分钟内跳了300下,这个估计值也只在1-2米之间浮动(代表每次跳跃的误差都低于1cm)。

 

然而,现在棘手的部分是如何精确地评估Salto的姿态,我们假定研究人员说的“姿态”是指它的方向(而不是它有多“激进”)。姿态评估错误相差约1度,每个跳跃之间就有约0.5m的误差,这意味着,在实践中,Salto不能够精确地计划它的跳跃,去让它能够好好地爬楼梯,不被摔下来。

 

不过,这项工作已经在进行中,研究人员期望更高的精度估计和控制能让机器人在更多样的表面上跳跃,像楼梯,家具以及其他外露物,或是像室内软装、自然植物这种柔软的基底。

 

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。现在的研究重点是新的行为,研究人员已经有想法了,他们打算给Salto增加一些有抓力的脚,让它能够从地面一下跳到树枝上。教授Ron Fearing在视频中提到,那些“脚”和“手”会是一个相当大的升级,他还表示他依旧很喜欢Salto。

 

原论文:“Drift-free Roll and Pitch Estimation for High-acceleration Hopping,”

《高加速度跳动中的无漂移的翻滚和跳动估计》(已被 ICLR 2019 接收)

 
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