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在没有先验知识的情况下出生的机器人腿会学会走路
2020年11月10日    阅读量:372    新闻来源:中国机械网 okmao.com  |  投稿

对于新生的长颈鹿或牛羚来说,出生可能是对世界的危险介绍—捕食者躺在那里等待机会,以机会吃掉牛群中最弱小的成员。


这就是为什么许多物种已经进化出让幼体在出生后几分钟内找到立足点的方法。


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这是一个令人惊讶的进化壮举,长期以来一直激发着生物学家和机器人学家的灵感中国机械网okmao.com


现在,南加州大学维特比工程学院的南加州大学研究人员团队相信,他们已经成为第一个创造由动物类肌腱驱动,甚至可以被绊倒,然后在下一次落脚之内恢复,这是机器人从未明确编程完成的任务。


南加州大学生物医学工程教授,生物动力学和物理疗法教授Francisco J. Valero-Cuevas与南加州大学维特比工程学院的博士生Ali Marjaninejad和另外两名博士生Dario Urbina-Melendez和Brian Cohn合作开发了一个项目一种受生物启发的算法。


可以在仅进行5分钟的非结构化比赛之后自行学习新的步行任务,然后无需任何额外编程即可适应其他任务。


他们的文章在《自然机器智能》三月份的封面文章中概述,为理解人类的运动和残疾,创建响应性的假肢以及可以与复杂且变化的环境(例如太空探索和搜索救援)进行交互的机器人提供了令人兴奋的可能性。


高级作者瓦莱罗-库埃瓦斯(Valero-Cuevas)说:“如今,机器人要与世界互动需要花费数月或数年的培训,但我们希望实现自然界中的快速学习和适应。”


在南加州大学计算机科学,电气和计算机工程,机械和航空航天工程以及神经科学领域任职。


南加州大学生物医学工程系博士候选人兼论文的主要作者Marjaninejad说,这一突破类似于婴儿的自然学习。


Marjaninejad解释说,首先让机器人在自由玩耍(或所谓的“马达胡言乱语”)过程中了解其环境。


Marjaninejad说:“腿部的这些随机运动使机器人可以建立其肢体及其与环境的相互作用的内部图。”


该论文的作者说,与大多数当前的工作不同,他们的机器人边做边学,并且没有任何先前或并行的计算机模拟来指导学习。

 

Marjaninejad还补充说,这一点特别重要,因为程序员可以针对多种情况(而不是针对每种可能的情况)进行预测和编码,因此,预先编程的机器人不可避免地容易出错。


“但是,如果让这些[新]机器人从相关经验中学习,那么他们最终将找到一种解决方案,一旦找到,该解决方案将投入使用并根据需要进行调整。该解决方案可能不是完美的,但如果这样做对我们的情况足够好。并不是我们每个人都需要或想要-或能够花费时间和精力-来赢得奥运会奖牌。” Marjaninejad说。


通过发现自己的身体和环境的过程,在USC的Valero Cuevas实验室设计的机器人肢体利用其独特的经验来开发适合自己的步态模式,从而生产出具有个性化动作的机器人。“你可以认出有人走下走廊是因为他们有特殊的脚步,对吗?” Valero-Cuevas问。“


我们的机器人利用其有限的经验来找到解决问题的方法,然后将其变成个性化的习惯或'个性'-我们得到了轻巧的助行器,懒惰的助行器,冠军……您便可以将其命名。”


该技术的潜在应用有很多,特别是在辅助技术中,对于那些失去了四肢使用能力的人来说,直观且对用户的个人需求做出响应的机器人四肢和外骨骼将是无价的。Valero-Cuevas说:“外骨骼或辅助设备将需要自然地解释您的动作,以适应您的需求。”


“因为我们的机器人可以学习习惯,所以它们可以学习您的习惯,并模仿您在日常生活中需要完成的任务的运动方式-即使您学习新任务,也可以变得更强或更弱。”


这组作者说,这项研究还将在太空探索和救援任务领域有强大的应用,使机器人能够做一些需要做的事,而不必冒险进入新的星球或不确定和危险的地形而得到护送或监督。在自然灾害之后。例如,这些机器人将能够适应低重力或高重力,一天松动的岩石和下雨后的泥巴。


该论文的另外两位作者,博士生Brian Cohn和Dario Urbina-Melendez参与了这项研究:


南加州大学维特比工程学院计算机科学博士学位的考恩说:“从一开始,物种就能够学习并适应其运动,因此其能力一直是进化的强大动力。” “我们的工作是向机器人赋权的一步,就像动物一样。”


生物医学工程学博士生Urbina-Melendez说:“我设想的是,肌肉驱动的机器人能够在短短几分钟内掌握动物需要花费几个月的时间才能学到的东西。”他相信机器人技术具有从生活中汲取大胆灵感的能力。“我们将工程学,人工智能,解剖学和神经科学相结合的工作有力证明了这是可能的。”


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