Chiny uczą roboty skakać jak koty, aby badać asteroidy

[reklama_1]

Zainspirowany zdolnością kotów do skręcania i lądowania, zespół badawczy z Instytutu Technologii w Harbinie (Chiny) wykorzystał uczenie przez wzmacnianie (RL) – rodzaj sztucznej inteligencji (AI) – do trenowania robotów, aby mogły dostosowywać swoją postawę w powietrzu podczas przeskakiwania nad nierównymi powierzchniami o niskiej grawitacji na asteroidach.

Chiński zespół badawczy nauczył czworonożnego robota dostosowywać swoją postawę i lądować jak kot, aby móc poruszać się po powierzchni asteroidy. (Zdjęcie: SCMP)

W przeciwieństwie do tradycyjnych systemów, które opierają się na specjalistycznym, ale ciężkim sprzęcie stabilizującym, robot wykorzystuje „bezmodelowy” system sterowania, który pozwala mu poruszać czterema nogami w skoordynowany sposób. Pozwala to robotowi na regulację nachylenia i zmianę kierunku ruchu w powietrzu, jak donoszą naukowcy w czasopiśmie „Journal of Astronautics”.

Badania mają na celu rozwiązanie kluczowego problemu, jakim jest skakanie robotów na asteroidach, gdzie panuje niska grawitacja i nawet niewielka nierównowaga sił w nogach może spowodować, że robot zacznie się niekontrolowanie obracać, nieudane lądowanie lub całkowite odbicie się od powierzchni.

„W środowisku o niskiej grawitacji asteroid, roboty doświadczają długich okresów swobodnego spadania podczas każdego skoku. Ważne jest, aby wykorzystać ten czas na skorygowanie odchylenia spowodowanego skokiem, aby zapewnić bezpieczne lądowanie lub zmienić kąt obrotu w celu dostosowania kierunku ruchu” – stwierdził zespół w raporcie.

„Zaprojektowano i zbudowano platformę symulującą mikrograwitację, aby zweryfikować skuteczność tej metody skoków poprzez eksperymenty na prototypie robota czworonożnego” – dodał zespół.

Asteroidy to pozostałości po powstaniu Układu Słonecznego i klucz do odkrycia jego pochodzenia. Są one również bogate w złoża takie jak platyna i inne rzadkie metale, które mogą wspomóc przyszłą eksplorację kosmosu i zastosowania przemysłowe.

Wyzwania na powierzchni asteroidy

Dotychczas agencjom kosmicznym w Europie, Japonii i USA udało się wysłać sondy kosmiczne na planetoidy w celu pobrania próbek, jednak żadna z nich nie wysłała łazików zdolnych do długoterminowej eksploracji powierzchni.

Tradycyjne łaziki kołowe, takie jak te wykorzystywane na Księżycu i Marsie, napotykają na trudności w środowisku asteroid, ponieważ słaba grawitacja, stanowiąca zazwyczaj zaledwie kilka tysięcznych ziemskiej, nie zapewnia wystarczającej przyczepności, by koła mogły efektywnie pracować.

Aby zaradzić tym ograniczeniom, naukowcy zaproponowali wykorzystanie w przyszłych misjach robotów skaczących, ale wiąże się to z szeregiem nowych wyzwań.

Za każdym razem, gdy robot skacze, pozostaje w powietrzu przez około 10 sekund, wystarczająco długo, aby niezrównoważone siły działające na jego nogi mogły spowodować niekontrolowany obrót robota lub nawet odbicie się od powierzchni i dryfowanie w przestrzeni kosmicznej.

Zespół z Harbin wykorzystał rzeczywistość wirtualną do trenowania robota w wirtualnej symulacji. Przez siedem godzin sztuczna inteligencja uczyła się na błędach eksperymentalnych i udoskonalała swoje ruchy, aby zapewnić stabilne lądowanie. System sztucznej inteligencji robota wykazał zdolność do zmiany orientacji, w tym pochylenia (do przodu lub do tyłu), przechylenia (na boki) i odchylenia (kąt obrotu), w zaledwie kilka sekund.

Na przykład, wykonując skok do przodu z dużym nachyleniem do 140 stopni, robot może ustabilizować swoją pozycję w ciągu 8 sekund. Może również obracać się w powietrzu o 90 stopni, aby zmienić kierunek ruchu.

Roboty są szkolone przy użyciu metod uczenia się przez wzmacnianie. (Zdjęcie: SCMP)

Aby sprawdzić skuteczność systemu, naukowcy zbudowali platformę symulującą mikrograwitację, która pozwala robotowi „unosić się” na powierzchni niemal bez tarcia.

Zespół naukowców stwierdził, że mimo ograniczenia do ruchu dwuwymiarowego, eksperymenty potwierdziły skuteczność systemu i potwierdziły wyniki symulacji.

Ponadto naukowcy odkryli, że proces ten wymaga od robota bardzo małej mocy obliczeniowej. Lekka i energooszczędna konstrukcja systemu sprawia, że jest on szczególnie odpowiedni do misji eksploracji głębokiego kosmosu.

W przyszłości system ten mógłby znaleźć szerokie zastosowanie, od eksploracji naukowej po wydobywanie surowców na asteroidach. Zespół badawczy stwierdził jednak, że potrzebne są dalsze badania, aby poprawić zdolność sztucznej inteligencji do adaptacji do zróżnicowanych terenów i środowisk.

Hua Yu (Źródło: SCMP)

Źródło