Robot opanowuje teren poprzez przejścia przypominające zwierzęta

streszczenie: Naukowcy wykorzystali uczenie się przez głębokie wzmacnianie (DRL), aby umożliwić robotowi adaptacyjną zmianę chodu, naśladując ruchy zwierząt, takie jak kłus i galop, w celu skutecznego pokonywania złożonego terenu. W ich badaniu zbadano koncepcję przeżywalności – czyli zapobiegania upadkom – jako głównego czynnika wpływającego na takie zmiany chodu, podważając wcześniejsze przekonania, że ​​głównym czynnikiem wpływającym na efektywność energetyczną jest efektywność energetyczna.

To nowe podejście nie tylko zwiększa zdolność robota do radzenia sobie w trudnym terenie, ale także zapewnia głębszy wgląd w ruch zwierząt. Odkrycia zespołu sugerują, że nadanie priorytetu zapobieganiu upadkom może prowadzić do bardziej elastycznego i wydajnego ruchu robotycznego i biologicznego po nierównych powierzchniach.

Kluczowe fakty:

1. Dostosowanie chodu do przetrwania: Robot EPFL DRL został wykorzystany do nauki przejść podczas chodzenia, przede wszystkim ze względu na ciągłość, skutecznie dostosowując swoje strategie ruchu, aby uniknąć upadku podczas poruszania się po terenie z przerwami.
2. Ponowna ocena efektywności energetycznej: Wbrew wcześniejszym teoriom badanie wykazało, że poprawa efektywności energetycznej jest raczej konsekwencją niż czynnikiem wpływającym na przemieszczanie się pieszo w trudnych warunkach.
3. Zwinność robota inspirowana biologią: W badaniu zaprezentowano architekturę uczenia się inspirowaną biologią, która umożliwia spontaniczne zmiany chodu oparte na uczeniu się, wykazując zaawansowaną zwinność robota w poruszaniu się po kolejnych lukach w terenie doświadczalnym.

źródło: EPFL

Za pomocą uczenia maszynowego zwanego głębokim uczeniem się przez wzmacnianie (DRL) robot EPFL w szczególności nauczył się przechodzić z kłusa do stępa – chodu podskakiwanego w oparciu o łuk, używanego przez zwierzęta takie jak springbok i jeleń – do poruszania się w trudnym terenie z odstępami 14-30 cm.

Badanie przeprowadzone przez Laboratorium BioRobotics na Wydziale Inżynierii EPFL dostarcza nowych informacji na temat tego, dlaczego i w jaki sposób zachodzą takie zmiany chodu u zwierząt.

„Poprzednie badania wykazały, że głównymi wyjaśnieniami zmian chodu są efektywność energetyczna i unikanie urazów układu mięśniowo-szkieletowego. Niedawno biolodzy stwierdzili, że ważniejsza może być stabilność na płaskim terenie”.

„Jednak eksperymenty na zwierzętach i robotach pokazały, że hipotezy te nie zawsze są słuszne, zwłaszcza na nierównym terenie” – mówi doktorant Milad Shafii, pierwsza autorka artykułu opublikowanego w czasopiśmie Komunikacja przyrodnicza.

Chaveille, współautorzy Guillaume Bellegarda i szef laboratorium BioRobotics Auke Eijsbert byli zainteresowani nową hipotezą wyjaśniającą, dlaczego zachodzą zmiany chodu: zdolnością do utrzymania się na nogach lub uniknięcia upadków. Aby przetestować tę hipotezę, wykorzystali DRL do wytrenowania czworonożnego robota w pokonywaniu różnych terenów.

Na płaskim terenie odkryli, że różne chody wykazywały różny poziom siły w obliczu przypadkowych pchnięć oraz że robot przełączał się z chodu na kłus, aby zachować przeżywalność, tak jak robią to czworonożne zwierzęta podczas przyspieszania.

Kiedy robot napotykał kolejne szczeliny na powierzchni doświadczalnej, automatycznie przełączał się z kłusu na bieg, aby uniknąć upadku. Co więcej, jedynym czynnikiem poprawiającym się dzięki takim zmianom chodu była przeżywalność.

„Pokazaliśmy, że na płaskim i trudnym, dyskretnym terenie przeżywalność powoduje zmianę chodu, ale efektywność energetyczna niekoniecznie się poprawia” – wyjaśnia Shafii.

„Wygląda na to, że efektywność energetyczna, wcześniej uważana za siłę napędową takich przemian, może mieć raczej skutek, gdy zwierzę porusza się w trudnym terenie, jego priorytet prawdopodobnie nie spadnie, a w następnej kolejności zajmie się efektywnością energetyczną”.

Architektura edukacyjna inspirowana biologią

Aby zamodelować kontrolę ruchu w swoim robocie, naukowcy wzięli pod uwagę trzy współdziałające elementy, które napędzają ruch zwierzęcia: mózg, rdzeń kręgowy i sensoryczne informacje zwrotne z organizmu.

Wykorzystali DRL do wyszkolenia sieci neuronowej tak, aby naśladowała transmisję sygnałów mózgowych z rdzenia kręgowego do ciała, gdy robot przekraczał teren doświadczalny. Następnie zespół przypisał różne wagi trzem potencjalnym celom nauczania: efektywności energetycznej, redukcji siły i przeżywalności.

Seria symulacji komputerowych wykazała, że ​​spośród tych trzech celów przeżywalność była jedynym celem, który skłonił robota do automatycznej zmiany chodu – bez instrukcji ze strony naukowców.

Zespół podkreśla, że ​​obserwacje te stanowią pierwsze oparte na uczeniu ramy lokomocji, w których przejścia chodu pojawiają się automatycznie w procesie uczenia się, a także najbardziej dynamiczne pokonywanie tak dużych kolejnych odstępów dla czworonożnego robota.

„Nasza inspirowana życiem architektura uczenia się zademonstrowała najnowocześniejszą mobilność quadkoptera w trudnym terenie” – mówi Shafi.

Naukowcy zamierzają poszerzyć swoją pracę o dodatkowe eksperymenty, w których różne typy robotów będą umieszczane w szerokiej gamie trudnych środowisk.

Mają nadzieję, że oprócz dalszego wyjaśnienia sposobu poruszania się zwierząt ich praca ostatecznie umożliwi szerzej rozpowszechnione zastosowanie robotyki w badaniach biologicznych, zmniejszając zależność od modeli zwierzęcych i związane z nimi obawy etyczne.

O aktualnościach z zakresu robotyki i badań nad sztuczną inteligencją

autor: Celii Lauterbacher
źródło: EPFL
Komunikacja: Celia Lauterbacher – EPFL
zdjęcie: Zdjęcie pochodzi od BioRob EPFL

Oryginalne wyszukiwanie: Otwarty dostęp.
„Przeżywalność prowadzi do zmian chodu w nauce zwinnego czworonożnego poruszania się w trudnym terenie„Przez Milad Shafie i in. Komunikacja przyrodnicza

podsumowanie

Przeżywalność prowadzi do zmian chodu w nauce zwinnego czworonożnego poruszania się w trudnym terenie

Zwierzęta czworonożne potrafią płynnie przechodzić między różnymi chodami. Chociaż efektywność energetyczna wydaje się być jedną z przyczyn zmiany chodu, inne czynniki prawdopodobnie również odgrywają rolę, w tym charakterystyka terenu.

W tym artykule proponujemy, aby przeżywalność, tj. unikanie upadków, stanowi ważne kryterium zmiany chodu.

Badamy pojawienie się transformacji chodu poprzez interakcję między silnikiem nadrdzeniowym (mózgiem), centralnym generatorem wzorców w rdzeniu kręgowym, ciałem i odczuwaniem zewnętrznym, wykorzystując głębokie uczenie się przez wzmacnianie i narzędzia robotyki.

Zgodnie z danymi dotyczącymi czworonogów pokazujemy, że przenoszenie chodu kłusem przez czworonożne roboty na płaskim terenie poprawia zarówno witalność, jak i efektywność energetyczną.

Ponadto badamy wpływ odrębnego terenu (tj. przekraczania kolejnych luk) na wymuszanie zmian chodu i stwierdzamy pojawienie się przejść kłusakiem, aby uniknąć nieopłacalnych sytuacji.

Przeżywalność jest jedynym czynnikiem poprawiającym się po przejściach pieszych zarówno po płaskim, jak i dyskretnym terenie z przerwami, co sugeruje, że przeżywalność może być głównym i uniwersalnym celem przejść pieszych, podczas gdy inne kryteria są celami drugorzędnymi i/lub konsekwencją zdolności do pozostania.

Co więcej, nasze eksperymenty pokazują zwinność najnowocześniejszego czworonożnego robota w trudnych scenariuszach.