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AgilityRobotics成功研发腿型机器人,人们

来源: 时间:2019-06-10
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Cassie在加州大学伯克利分校的校园里转悠。 内容来自可思数据sykv.com

 

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AgilityRobotics机器人公司成功设计出了机器“腿”,他们分别被命名为Cassie和Digit,它们能以比常规机器人更具活力的方式移动。

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Cassie是由AgilityRobotics开发的一款动态双足机器人。AgilityRobotics称,它是一款充满活力和天赋的机器人,福特自动驾驶的货车景来可以用它来送货。

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对于支持者而言,它们是有意义的,因为腿型机器人能够到达人类经常去的地方。但是反对的声音也不少,比如轮式机器人的爱好者就说:“腿型机器人看起来很好,但是轮式机器人更快、更有效率。”一些机器人尝试着利用轮子和腿的混合设计,如麦穗或轮式脚。 可思数据sykv.com

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我们已经看到了不少这样的实验。Segway和类似气垫板的系统可以在平坦的地形上为腿机器人提供轮式移动,但它们不能处理诸如上楼梯之类的事情,这正是腿型机器人的存在意义。 可思数据-www.sykv.cn,sykv.com

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从左到右依次是Segway、Hovercraft和HoverShoes,用户控制的复杂性也在增加。

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在加州大学伯克利分校(UC Berkeley)的混合机器人实验室(由Koushil Sreenath领导)里,研究人员已经将事情进一步发展。他们正在“教”他们的Cassie双足机器人如何控制一双气垫鞋。气垫鞋就像是把一块被切成两半的气垫板做成一双电动单轮溜冰鞋。即使是人类在冰鞋上保持平衡,通过前后左右倾斜来控制它们和保持直立也不非常容易。研究人员通过给Cassie增加一个传感器包来解决了这个问题,让它能够完全自主地在校园里飞驰。

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Cassie是自主运行的!它在执行vslam(使用IntelRealsense),并在板上实时执行自己的所有计算。它在有裂缝的人行道上摇晃的景象,尤其令人印象深刻,特别是考虑到它只有脚踝的倾斜控制,这是多么厉害啊! 可思数据-AI,sykv.com智能驾驶,人脸识别,区块链,大数据

 

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这证明了加州大学伯克利分校(UC Berkeley)的控制器的稳健性,即他们愿意让机器人不受约束地在外面工作,而且听起来他们在长期思考轮子上的腿机器人在现实世界中的用处:

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反馈控制和自主系统允许在城市环境中快速移动,从食物输送到安全和监控,再到搜索和救援任务,无所不能。这项工作也有助于大型工厂和仓库的运输。

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有关更多细节,我们通过电子邮件与加州大学伯克利分校的学生进行了交谈。 本文来自可思数据(sykv.com),转载请联系本站及注明出处

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我们看到的Cassie的真实性能有多具有代表性?出了问题怎么办?

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卡西的真实世界表现与我们看到的相似。卡西可以在校园里成功地穿上气垫鞋。我们目前的控制器允许卡西强大地骑在气垫鞋和拒绝各种干扰。目前,其中一种失效模式是当气垫鞋侧滚时,当气垫鞋侧滚下一个台阶或在气垫鞋一侧遇到大障碍物时,就会发生这种情况,导致气垫鞋侧滚。在这种情况下,卡西没有足够的控制权(由于细窄的脚)使气垫鞋回到它的方向盘上。

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混合机器人实验室一直致力于研究在充满挑战的地形上行走的机器人,像气垫鞋这样的轮式平台是如何适应这种环境的? 可思数据sykv.com,sykv.cn

 

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令人惊讶的是,这项研究与我们先前在离散地形上行走的工作有关。当在崎岖和离散地形上行走时,使用腿的移动效率较高,而在平坦连续地形上行走时,轮式移动效率较高。腿型机器人能够在各种微型移动平台上行驶,如果能提供多模式移动能力,将显著提高机器人在各种地形上的移动效率。

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我们目前的研究通过使用一种惠斯算法,进一步提高了双足机器人在连续地形上的运动能力。

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