Robot ANYmal poradzi sobie w miejscach niebezpiecznych dla ludzi

Zdjęcie: Takahiro Miki / ETH Zurych

Szwajcarski robot rozważa każdy krok, jaki podejmuje. W ten sposób udało mu się pokonać 120 metrów bez wypadku.

Droga jest stroma i usiana gładkimi kamieniami. Korzenie, o które łatwo się potknąć wystają ponad ziemię. Górski szlak może być zadaniem nie do wykonania dla najtwardszych pojazdów terenowych. Ale kozioł górski ma kontrolę nad stalą.

Ludzie uwielbiają tworzyć maszyny, które wykonują niesamowite zadania, takie jak poruszanie się po stromej i śliskiej ścieżce górskiej. Naukowcy stworzyli robota, który powinien być w stanie poruszać się do przodu w taki sam sposób jak kozioł górski.

Szybszy niż człowiek?

Naukowcy przetestowali to na górze Etzel w Szwajcarii. Tam robot musiał sprawdzić się w krętym terenie. Wyniki ich badań opublikowano w czasopiśmie Science Robotics. Uczelnia poinformowała również o ustaleniach w komunikacie prasowym.

Robot, trafnie nazwany ANYmal, miał przejść 120 metrów wysokości. Udało się to w 31 minut, całkowicie bez upadków i pomyłek, jak twierdzą sami badacze. Myślą, że człowiekowi zajęłoby to 35 minut.

Ale jak to możliwe w przypadku urządzenia wykonanego z metalu i plastiku?

Ten film został nakręcony przez ETH Zurich i przedstawia ANYmala podczas górskiej wycieczki.

https://youtu.be/0e40Umfnl_w 

Czujniki tu, czujniki tam

Robot widzi i ocenia swoje otoczenie. Następnie łączy to z czujnikami w nogach, które widzą, jak wygląda powierzchnia. A jaki dokładnie jest cel robota?

Naukowcy, którzy go zbudowali, mają nadzieję, że pomoże nam w przyszłości, na przykład w przypadku klęski żywiołowej. Mógłby zostać wysłany do obszarów, w których ludzie nie mogą się poruszać ze względu na niebezpieczeństwo.

... podczas gdy inne przelatują nad przeszkodami

ANYmal nie jest jedynym robotem, który imponuje w trudnym terenie. Pamiętasz Leonarda?

O tym robocie pisaliśmy na ung.forskning.no w 2021 roku. Robot Caltech mógł zarówno latać, jak i stać na deskorolce. Właściwości latania przydają się, jeśli robot napotka schody.

Pozostałe źródła:

https://www.science.org/doi/10.1126/scirobotics.abk2822 

Miki, Tahiro., Lee, Joonho., Hwangbo, Jemin., Wellhausen, Jemin., Koltun, Vladlen. og Hutter, Marco. (2022). Learning robust perceptive locomotion for quadrupedal robots in the wild.