中國科研團隊讓機器人通過“看一看”“摸一摸”識別地形
中新網(wǎng)哈爾濱5月4日電 (徐鵬)哈爾濱工業(yè)大學5月4日發(fā)布消息,該校機電學院高海波教授團隊在野外足式機器人環(huán)境認知學習與自主導航方面取得重要進展,相關(guān)成果可用于足式等復雜環(huán)境移動機器人的自主星球探測、野外救援等任務,并為物理智能系統(tǒng)提供典型案例。
動物可通過對物理特征的理解去適應不斷變化的地形環(huán)境,為足式機器人的環(huán)境認知學習提供仿生學啟示。
然而,機器人實現(xiàn)類似的認知行為卻面臨諸多挑戰(zhàn)。如何通過視覺和觸覺信息實現(xiàn)對地形物理特征的有效表征?如何總結(jié)歸納機器人與環(huán)境的交互經(jīng)驗?如何解決由于地面環(huán)境動態(tài)變化造成的認知沖突?針對上述問題,研究團隊提出足式機器人的環(huán)境物理特征類動物學習方法。
研究人員以法向或切向足地作用力學模型為基礎,設計了基于模型——數(shù)據(jù)的無監(jiān)督學習框架。該研究首次提出具有認知沖突解決能力的增量式在線學習方法,使機器人能夠通過視覺與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,團隊采用足地接觸模型表征地形的觸覺參數(shù),讓機器人“摸一摸”地面就知道柔軟度和摩擦程度;另外,在機器視覺(“看一看”)方面,團隊提出無監(jiān)督視覺特征提取方法,無需人類參與,只需機器人自動對比視野中不同地形紋理,即可自主完成。
為讓機器人通過“看一看”就能預測地形“摸”起來的感受,團隊將機器人實時采集的觸覺、視覺特征聚類為知識群集,并通過映射網(wǎng)絡將視覺特征和觸覺特征聯(lián)系起來。
最后,團隊開展了豐富的室內(nèi)外感知和導航試驗,證明該方法可有效助力機器人實現(xiàn)地面物理特征感知與預測,并在動態(tài)環(huán)境中學習和調(diào)整其認知模型,最終安全執(zhí)行復雜的導航避障任務。
相關(guān)研究成果以《足式機器人的環(huán)境物理特征類動物學習》(Learning physical characteristics like animals for legged robots)為題,并以封面論文形式發(fā)表在《國家科學評論》(National Science Review,NSR)上。(完)
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