Американские инженеры из университета штата Орегон научили двуногого робота ходить по неровной повехности. По мнению разработчиков, это поможет использовать машины для помощи людям в экстренных ситуациях.
Робот под названием ATRIAS, созданный в Dynamic Robotics Laboratory, получил алгоритм, который позволяет механизму равномерно и точно шагать по поверхности с разными перепадами высоты на скорости 0,6 метров в секунду. Также аппарат способен анализировать местность, чтобы выбрать правильное направление движеня и способ перемещения ног, передает mir24.tv.
На кадрах видеоъсемки видно, как робот сначала шагает по кругу по кирпичам одинаковой высоты, а затем переключается на камни разного размера с высотой от 12 до 32 сантиметров, расположенные на различном расстоянии друг от друга. Машина не сбавила темп и продолжила поход без происшествий.
Как считают создатели умного механизма, такая способность позволит использовать роботизированную технику для помощи людям, попавшим в беду в экстремальных условиях, таких, как сход сели, лавины, а также оказавшимся под различными видами завалов.
Разработчики пояснили, что основная сложность в обучении робота ходить по неровным местностям заключается в том, что машинам тяжело держать баланс и избегать перегрузки на мотор. Кроме того, андроидам нужно в режиме реального времени получать информацию о происходящем вокруг на большом расстоянии от них, что требует написания очень сложных алгоритмов и больших вычислительных мощностей. Однако самой большой проблемой для машин является неспособность к неравномерной ходьбе.
Эту задачу инженеры решили с помощью технологии нелинейного управления а также программе, позволяющей задавать поведение машины в определенных ситуациях, предписывая ей двигаться быстрее или медленнее и выбирать высоту постановки ноги.
Инженеры отмечают, что в ближайшем будущем планируют обучить робота ходить самостоятельно и улучшить «зрение» машины, чтобы ATRIAS научился смотреть вокруг себя на дальние расстояниz. Помимо этого, разработчики намерены оснастить механизм алгоритмом анализа глубины.
