虚拟机器人在穿越崎岖不平的地形时，会显示出不同的运动模式，只有脚、一只手或两只手。信用:林玉紫。密歇根大学的研究人员表示，一种新算法加快了机器人的路径规划，这些机器人使用手臂状的附件在危险的地形上保持平衡，如灾区或建筑工地。改进的路径规划算法发现成功路径的频率是标准算法的三倍，而所需的处理时间要少得多。机器人研究所电气和计算机工程副教授、核心教员德米特里·贝伦森(Dmitry Berenson)说:“在倒塌的建筑中，或者在非常崎岖的地形上，机器人不会总是能够保持自身平衡，只用脚就能向前移动。
“你需要新的算法来找出双脚和双手放在哪里。你需要将所有这些肢体协调在一起，以保持稳定，这归结起来是一个非常困难的问题。”
这项研究使机器人能够在计算成功的前进路线之前确定地形有多困难，这可能包括在向前迈出下一步时用一双手支撑在墙上。
“首先，我们使用机器学习来训练机器人以不同的方式放置它的手和脚来保持平衡和取得进步，”林玉紫说，他是Nuro，Inc .的机器人学博士毕业生和软件工程师。“然后，当被放置在一个新的、复杂的环境中时，机器人可以使用它所学的知识来确定一条路径的可穿越性，从而让它更快地找到通往目标的路径。”
然而，即使当使用这种可通过性估计时，使用传统的规划算法来规划长路径仍然是耗时的。
贝伦森说:“如果我们试图在一条很长的道路上找到所有的手和脚的位置，那将需要很长时间。
因此，该团队使用了“分治”的方法，将一条路径分成难以遍历的部分，在这些部分中，他们可以应用基于学习的方法，而在易于遍历的部分中，更简单的路径规划方法效果更好。
“这听起来很简单，但很难知道如何正确划分这个问题，以及每个细分市场使用哪种规划方法，”林说。
为此，他们需要整个环境的几何模型。这可以通过在机器人前方侦察的飞行无人机来实现。
在废墟走廊中用人形机器人进行的虚拟实验中，该团队的方法在成功和计划总时间方面都优于以前的方法——这在灾难情况下需要快速行动时非常重要。具体来说，在50多次试验中，他们的方法在84%的时间内达到了目标，相比之下，基本路径规划器的时间为26%，规划时间仅用了两分钟多一点，而基本路径规划器的时间超过了三分钟。
一个双臂移动机械手，如果不把自己撑在墙上就会摔倒，它会通过使用团队的方法来识别手臂的位置，从而在陡坡上滚动。信用:林玉紫。该团队还展示了他们的方法在现实世界中工作的能力，移动机械手——一个有躯干和双臂的轮式机器人。机器人的底座放在陡峭的斜坡上，当它移动时，它必须用它的“手”在不平坦的表面支撑自己。该机器人利用团队的方法在十几分之一秒内规划出一条路径，而基本路径规划器的规划时间超过3.5秒。
在未来的工作中，该团队希望纳入动态稳定的运动，类似于人类和动物的自然运动，这将使机器人不必一直保持平衡，并可以提高其运动速度。
描述这项工作的论文“使用可通过性估计和先前经验的长视界人形导航规划”发表在《自主机器人》杂志上。
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