Выбор правильной формы будет иметь жизненно важное значение для способности вашего робота пересекать конкретную местность. И невозможно построить и протестировать каждую потенциальную форму. Но теперь система, разработанная MIT, позволяет моделировать их и определять, какая конструкция работает лучше всего.
Вы начинаете с того, что сообщаете системе, называемой RoboGrammar, какие части робота лежат вокруг вашего магазина – колеса, шарниры и т. Д. Вы также указываете, по какой местности понадобится вашему роботу для навигации.
А RoboGrammar сделает все остальное, создав оптимизированную структуру и программу управления для вашего робота.
Прогресс может привнести дозу компьютерного творчества в эту область. «Проектирование роботов по-прежнему осуществляется вручную», – говорит Аллан Чжао, ведущий автор статьи и аспирант Лаборатории компьютерных наук и искусственного интеллекта Массачусетского технологического института (CSAIL). Он описывает RoboGrammar как «способ придумать новые, более изобретательные конструкции роботов, которые потенциально могут быть более эффективными."
Чжао – ведущий автор статьи, которую он представит на конференции SIGGRAPH Asia в этом месяце.
Соавторы: аспирант Цзе Сюй, постдок Мина Конакови?-Лукови?, постдок Джозефин Хьюз, аспирант Эндрю Спилберг и профессора Даниэла Рус и Войцех Матусик, все из Массачусетского технологического института.
Основные правила
Роботы созданы для почти бесконечного множества задач, но «все они, как правило, очень похожи по своей общей форме и конструкции», – говорит Чжао. Например, «когда вы думаете о создании робота, который должен пересекать различные ландшафты, вы сразу же переходите к четвероногому», – добавляет он, имея в виду четвероногое животное, такое как собака. "Нам было интересно, действительно ли это оптимальный дизайн."
Команда Чжао предположила, что более инновационный дизайн может улучшить функциональность. Поэтому они построили компьютерную модель для этой задачи – систему, на которую не оказали чрезмерного влияния предыдущие соглашения. И хотя целью была изобретательность, Чжао все же пришлось установить некоторые основные правила.
Вселенная возможных форм роботов «в основном состоит из бессмысленных замыслов», – пишет Чжао в своей статье. «Если вы можете просто соединить части произвольным образом, вы получите беспорядок», – говорит он.
Чтобы этого избежать, его команда разработала «грамматику графов» – набор ограничений на расположение компонентов робота. Например, прилегающие сегменты ноги должны быть соединены с суставом, а не с другим сегментом ноги.
Такие правила гарантируют, что каждый созданный компьютером дизайн работает, по крайней мере, на элементарном уровне.
Чжао говорит, что правила его грамматики графов были вдохновлены не другими роботами, а животными, в частности членистоногими. К этим беспозвоночным относятся насекомые, пауки и омары.
Как группа членистоногих – это история эволюционного успеха, составляющая более 80 процентов известных видов животных. "Они характеризуются наличием центрального тела с переменным числом сегментов. К некоторым сегментам могут быть прикреплены ножки », – говорит Чжао. «И мы заметили, что этого достаточно, чтобы описать не только членистоногих, но и более привычные формы», в том числе четвероногих. Чжао принял правила, вдохновленные членистоногими, отчасти благодаря этой гибкости, хотя и добавил некоторые механические изюминки. Например, он позволил компьютеру колдовать колеса вместо ног.
Фаланга роботов
Используя грамматику графов Чжао, RoboGrammar выполняет три последовательных шага: определение проблемы, составление возможных роботизированных решений, затем выбор оптимальных.
Определение проблемы в значительной степени зависит от человека-пользователя, который вводит набор доступных роботизированных компонентов, таких как двигатели, ноги и соединительные сегменты. «Это ключ к тому, чтобы убедиться, что готовые роботы действительно могут быть построены в реальном мире», – говорит Чжао. Пользователь также указывает разнообразие пересеченной местности, которая может включать в себя комбинации таких элементов, как ступени, ровные участки или скользкие поверхности.
С этими входными данными RoboGrammar затем использует правила грамматики графа для проектирования сотен тысяч потенциальных структур роботов.
Некоторые смутно похожи на гоночную машину. Другие похожи на паука или человека, который отжимается. «Для нас было очень вдохновляюще видеть разнообразие дизайнов», – говорит Чжао. "Это определенно показывает выразительность грамматики."Но в то время как грамматика может проверять количество, ее дизайн не всегда оптимального качества.
Чтобы выбрать лучший дизайн робота, необходимо контролировать движения каждого робота и оценивать его функции. «До сих пор эти роботы были просто конструкциями», – говорит Чжао. Контроллер – это набор инструкций, которые оживляют эти структуры, управляя последовательностью движения различных двигателей робота. Команда разработала контроллер для каждого робота с алгоритмом под названием Model Predictive Control, который отдает приоритет быстрому движению вперед.
«Форма и контроллер робота глубоко взаимосвязаны, – говорит Чжао, – поэтому мы должны оптимизировать контроллер для каждого конкретного робота индивидуально.«Когда каждый смоделированный робот может свободно перемещаться, исследователи ищут высокопроизводительных роботов с помощью« эвристического поиска по графам »."Этот алгоритм нейронной сети итеративно отбирает и оценивает наборы роботов и узнает, какие конструкции лучше подходят для данной задачи. «Эвристическая функция со временем улучшается, – говорит Чжао, – и поиск приближается к оптимальному роботу."
Все это происходит до того, как человек-дизайнер когда-либо возьмется за дело.
«Эта работа является венцом 25-летних поисков автоматического проектирования морфологии и управления роботами», – говорит Ход Липсон, инженер-механик и ученый-компьютерщик из Колумбийского университета, который не принимал участия в проекте. "Идея использования шейп-грамматик существует уже давно, но нигде эта идея не была реализована так красиво, как в этой работе. Как только мы сможем заставить машины проектировать, изготавливать и программировать роботов автоматически, все ставки прекращаются."
Чжао рассматривает систему как искру для человеческого творчества. Он описывает RoboGrammar как «инструмент для разработчиков роботов, позволяющий расширить пространство структур роботов, которые они используют."Чтобы продемонстрировать осуществимость, его команда планирует построить и протестировать некоторых оптимальных роботов RoboGrammar в реальном мире.
Чжао добавляет, что систему можно адаптировать для достижения роботизированных целей за пределами пересечения местности. И он говорит, что RoboGrammar может помочь заселить виртуальные миры. «Допустим, в видеоигре вы хотели создать множество видов роботов без необходимости создавать каждого из художников», – говорит Чжао. "RoboGrammar сработает для этого почти сразу."
Один неожиданный результат проекта? «Большинство дизайнов в конце концов стали четвероногими», – говорит Чжао. Возможно, разработчики ручных роботов были правы, всегда тяготясь к четвероногим. "Может быть, в этом что-то действительно есть."