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AI大咖说|揭晓机器人“行动自如”的秘密

“运动控制”听过许多次,你是否还有很多问号?其实,机器人的运动控制相当于人类的小脑,有了运动控制,机器人才可以像人类一样,完成一系列的肢体动作。

自20世纪70年代以来,仿人机器人就是研究领域的热门方向。在运动控制上,从虚拟腿理论、被动行走理论,到仿人步态行走,至今已经出现了大批全自由度仿人机器人,可以实现超强的仿人运动能力。

看看我们的身边,会发现人类活动的空间是按照人的生理特征和生活习惯来设计的。比如,走廊的宽度、阶梯的高度、扶手的位置等数不胜数的事物,都要适合人的尺寸和运动,这些是社会建造过程中的沉没成本。

只有运动形式和外观上都与人相仿的机器人:才能适应绝大多数的人类环境;并在心理上被人类所接受。

Walker是优必选科技自主研发的大型仿人服务机器人,与波士顿动力的 Atlas、本田的ASIMO等共同入选“全球5大人形机器人”。

制作出外观上和人相似的机器人不难,但是要让机器人在非结构化环境中,执行不同类型的任务,并不是一件容易的事情。这涉及到感知、定位、实时决策等一系列复杂的过程,而这一系列过程的实现都离不开机器人的关键技术——运动控制算法。

运动控制,即通过伺服系统来控制机器的位置或速度。接下来,我们从三个方面,来看看运动控制在仿人机器人中的关键运用:

什么是ZMP?零力矩点(Zero Moment Point),即支撑足受到的地面支反力(分布力)可以等效为一个合力,机器人所受合力矩为零的点。ZMP具有一定落在机器人和地面支撑区域范围内的特性,在仿人和四足里都有广泛的应用。

对仿人机器人做控制和规划时,一般不对其进行全身的动力学建模,而是做一个模型简化。

举个栗子, Walker有36个自由度,如果去建立全身模型,是非常复杂的。因此做模型的简化,不仅有利于理论分析,还能支持控制律的快速设计与验证。一般来说,简化模型主要分为以下几类:

如图所示,如果仿人机器人的运行速度足够快,就可以越过平衡点的位置,继续往前运动;如果仿人机器人的速度不够快,将无法越过平衡点,产生折返运动;如果轨道能量刚好等于0,仿人机器人刚好处在非稳定的平衡点上,静止下来。

在行走过程中,仿人机器人的脚掌和地面一直保持平行的状态,这样有利于增强整体稳定性,但随着行走的速度越来越快,会出现“腿长不够”的现象。

这时候,需要加入类人步态的效果。类人步态行走,即模拟人的行走状态,类似于人类“踮脚”来增加腿长,仿人机器人可以通过脚底板翻转来增加腿长, 可以很明显地增加机器人行走速度。

线性倒立摆模型也适用于仿人机器人上下楼梯的行走步态,但有一点需要特别注意,那就是防止仿人机器人的“脚尖”、“脚后跟”、“膝盖”碰到楼梯。

基于关节力矩的力控,在工业机器人的应用相对较多,其中零力拖动是较为成功的运用,运用的基础方法是动力学辨识,这种方法也相对成熟。

基于关节力矩的柔顺控制,主要运用阻抗控制的概念,通过提取关节力矩或电流计算机器人末端受到的一个六维力和力矩,然后通过阻抗控制,实现仿人机器人的柔顺效果。

平衡控制的好处是可以随时适应外界环境的变化,看看下图,机器人站立的平面坡度是随机变化的,但机器人可保持本体位姿的稳定。

Walker的两个手腕和脚踝处都有六维力传感器,有了六维力传感器,就可以省去使用关节力矩和电流进行估算末端力的时间,直接通过六维力来直接读取仿人机器人所受的力,实现柔顺效果。

在行走过程中,仿人机器人首先要做的是“下盘够稳”,通过计算自身状态以及和外部作用力,实时调整各关节位置,在一定程度上适应外部冲击。

当仿人机器人加上两个10kg的球后,改变了重量分布,这时候需要静态平衡控制,否则很容易导致摔倒。

手眼协调是仿人机器人双臂和视觉的有机融合,视觉可以实时识别出水杯的位置和姿态,再通过双臂实现直接抓取。

通过动捕设备实时提取出人类肢体动作,仿人机器人可以模仿人体的实时动作,实现遥操作效果。

在行走过程中,仿人机器人有累计误差的存在,如果上下楼梯的阶数较多,又没有视觉的辅助,机器人很可能会碰到楼梯,造成危险。

在各种展示中,Walker会融合视觉导航技术,用导航作定点,用视觉信息作定位,来实现稳定的抓取、开门、递水等操作。

尽管运动控制算法应用广泛,但在大型仿人机器人上的应用仍然有许多难点和挑战,可以说是机遇与挑战并存。

目前仿人机器人有三种典型仿人机器人结构,Walker是相对传统的机器人设计,由一体化的四组关节来进行各关节驱动,有利于机器人的量产。

② 对外界环境的安全性:在人与机器人进行交互的时候,比如握手、递接东西等,不会对人类造成伤害。

要知道,仿人机器人需要经过大量的调试和测试,才能有安全稳定的操作效果,如何使机器人自主地判断去执行任务,智能性是未来运动控制应用的一大考验。

答案是:有的!机器人动力学仿真,可以基于交互式计算机图形技术和机器人学理论,生成机器人的几何图形,并对其进行三维显示,用来描述机器人及工作环境的动态变化。

这样,就能方便直观地分析出机器人的运行状态,包括关节力矩、速度位置、本体姿态等信息。

动力学仿真伴随着机器人开发的整个周期,能够帮助研发缩短开发周期、降低开发成本、减少设计风险。

在仿真平台里设计控制算法,可以直接移植到Walker身上作实际验证,省去了代码移植的工作。

除此以外,仿真平台也会暴露出算法遇到的问题,比如我们希望仿人机器人走得更远更快,在仿真里进行测试,可以看到关节力矩、关节速度是否足够,避免了直接实验可能造成的危险。

近日,由世界人工智能大会组委会主办,机器之心、优必选科技ROBO GENIUS联合承办的「2020WAIC黑客松·Walker大型仿人服务机器人仿真挑战赛」正在火热进行中,决赛名单将于7月初公布,敬请期待。

比赛以智慧家庭为主题,设置6大生活常见场景,主要考察运动控制、导航及视觉等多项人工智能及机器人技术。

为什么一直强调运动控制?因为,未来对仿人机器人的运动应用要求,一定会走进人类生活。

作为人工智能和人形机器人高科技创新企业,优必选科技一直持续进行大型仿人机器人的研发。对于步态算法,仍会继续提升机器人运动能力;机械臂操作方向,更注重手眼协调、骨骼提取和运动模仿等;安全交互方向,则包括机器人整体结构的设计以及算法的应用。

伴随AI技术、云平台以及仿人运动控制技术的不断突破,仿人机器人将在新零售、展览展示、医用环境等诸多场景落地,甚至成为我们密不可分的家人伙伴。那么,你希望这一天还有多久到来呢?

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