近日,哈爾濱工業(yè)大學(xué)機(jī)電學(xué)院高海波教授團(tuán)隊(duì)在野外足式機(jī)器人環(huán)境認(rèn)知學(xué)習(xí)與自主導(dǎo)航方面取得重要進(jìn)展,相關(guān)研究成果(Learning physical characteristics like animals for legged robots)作為封面論文發(fā)表于綜合類頂級期刊《國家科學(xué)評論》(National Science Review,NSR)。
足式機(jī)器人在非結(jié)構(gòu)化環(huán)境下具有靈活的運(yùn)動性能和良好的地形適應(yīng)能力,然而野外環(huán)境復(fù)雜多變,泥沙、冰雪、積水等非幾何障礙限制了它們的實(shí)際應(yīng)用。面對具有不同物理特性的非幾何障礙,通過自主規(guī)劃提前規(guī)避或通過智能控制主動適應(yīng)是有效的處理方法。因此,如何提前感知地形的物理特征信息,如軟硬程度和摩擦系數(shù),變得尤為重要。
動物可以通過對物理特征的理解去適應(yīng)不斷變化的地形環(huán)境,為足式機(jī)器人的環(huán)境認(rèn)知學(xué)習(xí)提供了仿生學(xué)啟示。從如下視頻中可以發(fā)現(xiàn),小貓?jiān)谖kU(xiǎn)區(qū)域行走時會用腳輕輕地試觸地形,估計(jì)地面的承壓和附著能力;在后續(xù)行走過程中,小貓根據(jù)先前積累的經(jīng)驗(yàn)對具有相似視覺特征的地形進(jìn)行預(yù)估,并避開非幾何危險(xiǎn)區(qū)域。然而,機(jī)器人實(shí)現(xiàn)類似的認(rèn)知行為卻面臨諸多挑戰(zhàn):如何通過視覺和觸覺信息實(shí)現(xiàn)對地形物理特征的有效表征?如何通過對圖像數(shù)據(jù)和模型參數(shù)的聚類與映射匹配實(shí)現(xiàn)環(huán)境認(rèn)知?如何解決由于地面環(huán)境動態(tài)變化造成的認(rèn)知沖突?
針對上述問題,研究團(tuán)隊(duì)提出了一種足式機(jī)器人的環(huán)境物理特征類動物學(xué)習(xí)方法。研究人員以法向/切向足地作用力學(xué)模型為基礎(chǔ),設(shè)計(jì)了基于模型-數(shù)據(jù)的無監(jiān)督學(xué)習(xí)框架。該研究首次提出了具有認(rèn)知沖突解決能力的增量式在線學(xué)習(xí)方法,使得機(jī)器人能夠通過視-觸覺融合感知自主識別環(huán)境物理特征信息。具體而言,在地面表征方面,簡化并統(tǒng)一了不同足與地面的接觸力學(xué)模型,提供了表征地面觸覺特征的物理參數(shù);機(jī)器人快速采集周圍圖像,采用SLIC簡單線性迭代聚類方法建立數(shù)據(jù)集,并通過對比學(xué)習(xí)無監(jiān)督地建立視覺特征提取器。在環(huán)境認(rèn)知方面,采用E-SOINN增強(qiáng)自組織增量神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對視覺和觸覺特征進(jìn)行無監(jiān)督聚類,將數(shù)據(jù)特征總結(jié)為知識形式,并構(gòu)建認(rèn)知映射層,將不同模態(tài)知識進(jìn)行匹配映射。為了解決認(rèn)知沖突,采用單個尖峰神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)連接不同模態(tài)知識,更改LIF帶泄漏整合發(fā)放模型對連接強(qiáng)度進(jìn)行調(diào)節(jié),機(jī)器人可以通過離散接觸經(jīng)驗(yàn)調(diào)整視覺和觸覺的映射強(qiáng)度,實(shí)現(xiàn)動態(tài)更新和知識遺忘。
足式機(jī)器人環(huán)境物理特征學(xué)習(xí)框架
研究團(tuán)隊(duì)開展了豐富的室內(nèi)外感知和導(dǎo)航試驗(yàn),證明該方法可以有效助力機(jī)器人實(shí)現(xiàn)地面物理特征感知與預(yù)測,并在動態(tài)環(huán)境中學(xué)習(xí)和調(diào)整其認(rèn)知模型,最終安全執(zhí)行復(fù)雜的導(dǎo)航避障任務(wù)。相關(guān)成果可用于足式等復(fù)雜環(huán)境移動機(jī)器人的自主星球探測、野外救援等任務(wù),并提供了一種物理智能系統(tǒng)的典型案例。
六足機(jī)器人室內(nèi)實(shí)驗(yàn)
六足機(jī)器人野外實(shí)驗(yàn)
該項(xiàng)研究獲得了國家重點(diǎn)研發(fā)計(jì)劃(2019YFB1309500)、國家自然科學(xué)基金(91948202,51822502)等資助。哈工大為第一署名單位,丁亮教授為論文通訊作者,博士研究生徐鵬、丁亮教授為論文共同第一作者。哈工大鄧宗全院士,高海波教授,機(jī)電學(xué)院楊懷廣副教授,英國利茲大學(xué)黃艷龍教授,機(jī)電學(xué)院碩士研究生李政洋、王志愷(已畢業(yè)),博士研究生周如意、蘇楊等參與相關(guān)研究。
審核編輯 :李倩
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原文標(biāo)題:哈工大團(tuán)隊(duì)在足式機(jī)器人智能領(lǐng)域取得重要研究成果 | NSR封面
文章出處:【微信號:tjrobot,微信公眾號:天津機(jī)器人】歡迎添加關(guān)注!文章轉(zhuǎn)載請注明出處。
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