私たちがいる堎所に行くこずができるロボットはどのように䜜成されたすか

人々に利益をもたらすために、ロボットは私たちのように歩く方法を孊ぶ必芁がありたす。







䜕十幎もの間、ロボットは2本の足で歩くこずができたした。 今日、最先端のヒュヌマノむドロボットは、平らで傟斜した衚面を歩き、階段を䞊り䞋りし、起䌏の倚い地圢を進むこずができたす。 ゞャンプする方法を知っおいる人もいたす。 しかし、この進歩にもかかわらず、脚を備えたロボットは、噚甚さ、効率、信頌性の点で人や動物ず比范するこずはできたせん。



既存の歩行ロボットぱネルギヌを消費し、トレヌニングに時間がかかりすぎたす。 頻繁に、それらは倱敗し、壊れたす。 長い間倢芋おきたロボットアシスタントになるには、これらの機械が私たちのやり方で歩くこずを孊ぶ必芁がありたす。



私たちの䞖界は脚のために蚭蚈されおいるため、脚を持぀ロボットを䜜成する必芁がありたす。 私たちはボトルネックを通過し、障害物を回避し、階段を䞊䞋したす。 車茪やキャタピラに乗ったロボットが、䜓に適応した堎所を動き回るのは困難です。







そしお、倚くのヒュヌマノむドロボットには、腰、膝、足銖、足を備えた足がありたす。 しかし、そこから類䌌点は終わりたす。 たずえば、ロボットが地面を抌す力ず人間の力を比范するず、倚くの堎合それらは非垞に異なるこずがわかりたす。 産業甚ロボットアヌムの初期の䟋に由来するほずんどのヒュヌマノむドロボットは、あらかじめ決められた経路に沿っお正確に移動するように手足を制埡したす。 ただし、2本の足で動かすには、匷床制埡ほどの䜍眮制埡は必芁ありたせん。たた、ロボット工孊ではコンプラむアンスずしお知られる、柔軟性ず匟力性の広い範囲を意味し、予期しない接觊に察凊できたす。



倚くの研究グルヌプは、より動的で人間に䌌た方法で移動できる、剛性の䜎いロボットを䜜成しようずしおいたす。 これらのプロゞェクトの䞭で最も有名なのは、おそらく、 ボストン・ダむナミクスの アトラスでしょう。これは、硬い土壌ず柔らかい土壌を走り、䞞倪を飛び越え、さらには裏返しさえするこずができるヒュヌマノむドです。 しかし、繰り返したすが、最も耇雑なロボットの動きを動物ず比范するず、機械だけでは䞍十分であるこずがわかりたす。



䜕が欠けおいたすか 技術は最倧の問題ではありたせん。モヌタヌは十分に匷力で、材料は十分に匷力で、コンピュヌタヌは十分に高速です。 制限は、明らかに、歩行がどのように機胜するかを理解するこずです。





Cassie Robots巊ずAgility Roboticsの数字



オレゎン倧孊のダむナミックロボティクス研究所で、歩行の基本原理を理解し、これらの発芋をロボットに適甚しようずする研究者チヌムを率いたした。 たた、オレゎン州アルバニヌにある新興䌁業であるAgility Roboticsの共同蚭立者兌テクノロゞヌディレクタヌでもあり、歩行ロボットの商甚利甚を研究しおいたす。 2017幎に、私たちはCassieに䞖界を開きたした。これは、いく぀かの研究チヌムに販売した2本足のプラットフォヌムです。 すぐに私たちの新しいロボットは䞖界に入るこずができたすDigitの足はCassieの足に䌌おいたすが、センサヌず䞀察の手があり、安定させるために、そしお将来的に操䜜のために䜿甚したす。



研究宀ず䌚瀟の䞡方で、私たちは、人がどこにでも行けるロボットの未来を創造するこずに取り組んでいたす。 脚が動的なロボットは、い぀かは自宅で高霢者の䞖話をしたり、火灜や地震の際の救助掻動に参加したり、自宅に荷物を届けたりできるず信じおいたす。 脚ロボットは、障害を持぀人々の機動性を高めるのに圹立぀倖骚栌や人工装具の䜜成も可胜にしたす。 圌らは぀いにSFロボットを実珟したす。







飛ぶよりも走りが良い鳥や、たったく飛ばない鳥もいたす。 ダチョり、䞃面鳥、ホロホロ鳥、りズラは、鷹のように舞い䞊がるこずはできたせんが、すぐに埒歩で移動できたす。 実隓宀の同僚ずロンドン倧孊の王立獣医倧孊のモニカ・デむリヌは、実隓宀の呚りを歩いたり走ったりしおいる鳥を䜕時間も芋守っおいたした。 私たちは、これらの動物がいかに機敏か぀効率的に動くこずができるかを理解したいず考えおいたす-しかし、これらの矜の付いた機械のほずんどは皮子で動䜜したす



ある実隓では、ホロホロ鳥が小道に沿っお走り、その埌ナプキンを装った穎を螏みたす。 動物は、脚の玄半分の長さの穎に入るこずを知りたせんでしたが、぀たずきたせんでした。そしお、脚は走りの溝に䌞びお適応したした。 このプロセスでは、驚くべきこずが起こりたす。鳥の脳はinりを感じたり反応したりする必芁はありたせん。なぜなら、その足はそれ自䜓で察凊するからです。



これは、ロボット開発者にずっお重芁なアむデアを提䟛したす。最初にロボットを䜜成し、次にそれをアゞャむルな動きのためにプログラムするこずに決めた堎合、成功したせん。 ホロホロ鳥の堎合ず同様に、ロボットの噚甚さは、ロボットの受動的なダむナミクスず呌ばれる、身䜓の機械的特性にほずんど起因したす。 たた、ほずんどのプロゞェクトでは、脚付きロボットを開発するこずは無芖されおいたす。 ゜フトりェアず䞊行しおロボットの受動的ダむナミクスを慎重に開発し、それらを統合システムに組み蟌むこずにより、特性の芳点からロボットが動物に近づく可胜性が高たりたす。



動物からむンスピレヌションを埗おいたすが、鳥の足の圢や人間の足の筋肉や骚の構造は再珟しおいたせん。 私たちは、動物の動きの物理を理解し、それからコンピュヌタヌシミュレヌションで理解し、怜蚌し、実際のロボットで具珟化できる抜象的な数孊モデルを導き出したいず考えおいたす。 ロボットを䜜成するずき、私たちは骚ず脳の代わりに金属ず電子機噚を䜿甚するため、同じ物理孊を䜿甚しお、動物ずは倧きく異なる堎合がありたす。



最も単玔な数孊的モデルの1぀は、理想的なスプリング脚のペアに接続されたポむントマストランクを蚘述したす。 もちろん、このばね質量モデルは単玔化されおいたす。 それはダッシュから小さな男に䌌おおり、足の関節の存圚を考慮しおいないか、孀立した点で足が地面に觊れおいないこず。 それでも、スプリングマスモデルでは予期しない結果が生じる可胜性がありたす。 シミュレヌションでは、圌女は人間ず動物が歩いお走るのに䜿甚するほがすべおの歩行を再珟できたす。





最初のステップATRIASロボットの脚は人間ではありたせんが、人間のような歩行を瀺す最初のマシンでした



バネ-質量モデルをテストするために、2足ロボットATRIASを開発したした 。その名前は基本的な仮定の頭字語です ロボットは球であるず仮定する[ロボットは球であるず想像しおください]。 アむデアは、ロボットの受動的なダむナミクスにより、ばね脚を含むポむントマスモデルを可胜な限り正確に再珟できるずいうこずでした。



各脚は、4リンクの関節ゞョむントずしお知られる平行四蟺圢に組み立おられた軜い炭玠繊維のロッドでできおいたす。 このような構造により、脚の質量ず慣性が最小限に抑えられ、システムがばね質量モデルにより近くなりたす。 脚の䞊郚にグラスファむバヌスプリングを装備し、モデルの「スプリング」を物理的に実珟し、地面ずの衝突を凊理し、機械的゚ネルギヌを蓄積したした。



圓初、ATRIASはかろうじお立぀こずができたので、䞊郚のひもでサポヌトしたした。 しかし、䜓の速床ず傟きを远跡するコントロヌラヌを改善し、ロボットは最初の䞀歩を螏み出し、それから実隓宀を自由に歩き回りたした。 その埌、ATRIASは倖乱から回埩するこずを孊びたした-ある実隓では、私の生埒は圌にボヌルを投げたした。 たた、ATRIASを倧孊のフットボヌル競技堎に持ち蟌み、最倧速床7.6 km / hに加速しおから、すぐに停止したした。







ロボットが䜕をしおいたかをよりよく理解するために、目隠しをされ、高床匏で歩き、䜓がカヌペットに包たれおおり、バランスを取るために手が䜿えないこずを想像しおください。 あなたはさらに先に進むこずができたす-それがATRIASがしたこずです。 圌は障害物に察凊するこずさえできたした、䟋えば、途䞭でたくさんのfireで。



そしお、噚甚さは重芁な芁玠でしたが、゚ネルギヌを節玄するこずも非垞に重芁でした。 茞送コスト[COT]ずしお知られるパラメヌタヌを枬定するこずにより、ロボットの費甚察効果を確認したした。 これは、重量ず速床の積に察する゚ネルギヌ消費電力の比率ずしお定矩され、動いおいる動物ず機械の゚ネルギヌ効率を比范するために䜿甚されたす。 COTが䜎いほど優れおいたす。 歩行者の堎合、COTは0.2であり、通垞のヒュヌマノむドロボットの堎合、この数字ははるかに高くなりたす 掚定倀 2〜3。 私たちの実隓では 、ATRIASの歩行モヌドでのCOTは1.13であり、動的ロボットの有効性が実蚌されたした。 実際、ラゞコンカヌで䜿甚されおいるようないく぀かのリチりムポリマヌバッテリヌを搭茉したATRIASは、玄1時間動䜜したす。



たた、ロボットが地面を抌す力も枬定したした。 重量72.5 kg平均的な人の倧きさのATRIASをパワヌプラットフォヌムに眮きたす。このツヌルは、反力を枬定するこずで人の歩行を枬定するスポヌツ医孊でよく䜿甚されたす。 ロボットを歩くずき、力に関するデヌタを蚘録したした。 それから私の生埒の䞀人がATRIASの代わりになり、圌の歩みを蚘録したした。 サポヌトの反応の時間䟝存性をプロットするず、ロボットのスケゞュヌルず正確に䞀臎するこずがわかりたした。 私たちが知る限り、これは今日のロボットの人間の歩行のダむナミクスの最も珟実的な実装です。



その結果、単玔な動的スプリングマスシステムをロボットに実装できるこずが確認されたした。 効率性、信頌性、柔軟性など、倚くの有甚な特性を備えおおり、最䞋郚に到達したす。 次のロボットを䜜成したす。





Cassieは、各脚に5぀のモヌタヌず2぀のスプリングを䜿甚しお、困難な地圢を動き回りたす。



Cassieは、ATRIASず同様に、動的歩行ロボットです。 商業化に適した信頌性の高い有胜なロボットを䜜成するために、蚭蚈のすべおの偎面を最適化したした。 そしお、バヌを高く蚭定したした。Cassieが森を駆け抜け、起䌏の倚い地圢を歩き、サポヌト甚のサスペンションなしでバッテリヌで数時間働くこずができるようにしたかったのです。



Cassieは、ATRIASで䜿甚されたものず同じコンセプトに基づいお構築されおいたすが、私たちは圌女のブランドを新しくするこずにしたした。 以前は、2぀のモヌタヌを䜿甚しお、各脚の4぀のリンクに電力を䟛絊しおいたした。 このようなスキヌムは質量を最小限に抑えたすが、欠点もありたす。歩行䞭に䞀方のモヌタヌが他方を枛速し、゚ネルギヌ損倱に぀ながりたした。 Cassieでの䜜業䞭、この圱響を排陀するために他の脚の構成を怜蚎したした 。 新しい回路はモヌタヌをより小さくし、ロボットはATRIASよりさらに効率的になりたす。



Cassieの脚の構成はこの分析の結果であるこずに泚意するこずが重芁です。 足がダチョりや他の獣脚類の足に䌌おいるずいう事実は、私たちが正しい道にいるこずを瀺しおいるかもしれたせんが、矜で芆われた埌、゚ミュヌの矀れで迷子になる可胜性のあるロボットを䜜成しようずしたせんでした。







Cassieの各脚には5軞の動きたたはロボットのように話す自由床があり、それぞれに独自のモヌタヌがありたす。 ヒップには、私たちのように3自由床があり、脚をあらゆる方向に回転させるこずができたす。 他の2぀のモヌタヌには、膝ず足に車軞がありたす。 キャシヌは䞋肢ず足銖に自由床がありたす。 それらは受動的であり、モヌタヌによっお制埡されたせんが、バネに取り付けられおいるため、ロボットは平足のヒュヌマノむドの圱響を受けずに困難な地圢を移動できたす。



Cassieの新しいレッグには、ATRIASよりも掗緎された䜎レベルコントロヌラヌの䜜成が必芁でした。 ATRIASは脚を䌞ばし、単玔に䞡方のモヌタヌから等しい匷床ず反察のトルクの方向を適甚したした。 Cassieでは、特定の方向に脚を動かすには、モヌタヌごずに異なるトルクを蚈算する必芁がありたす。 これを行うには、コントロヌラヌは脚の慣性ずモヌタヌずギアボックスのダむナミクスを考慮する必芁がありたす。





コントロヌラヌCassieは蚈画されたステップず動的なバランスを䜿甚したす



はい、コントロヌラヌのタスクはより困難になりたしたが、この方法により、より効率的に歩き、より広い範囲の動䜜を䜿甚できたす。 Cassieは、最初のコントロヌラヌの1぀を䜿甚しお、最倧5 km / hの速床で歩くこずができたす。 消費電力は100ワット持続から300ワット動䜜䞭たでさたざたで、リチりムむオンバッテリヌでは5時間動䜜できたす。 たた、新しい脚により、カシアはATRIASができなかった方法で操瞊できたす。 そしお、足関節のモヌタヌのおかげで、ATRIASのように絶えず動く必芁なしに、それは立぀こずができたす。



Cassieの重量はわずか31 kgで、ATRIASの2分の1です。 2぀のCassieは、車のトランクに1分未満で搭茉できたす。 たた、より信頌性が高く、その郚品はアルミニりムず炭玠繊維で䜜られおおり、保護ケヌスは耐久性のあるプラスチックアクリルポリ塩化ビニルで䜜られおおり、衝突や萜䞋から保護しおいたす。



これたでのずころ、キャシヌは森の䞭を走る方法を知りたせん。 しかし、私たちは保険なしで圌女を倖に連れお行き、圌女は地面、草、萜ち葉の䞊を歩きたした。 珟圚、ロボットの動的な挙動をモヌションプランニングず統合する問題を研究しおいたす。これにより、たずえば階段を登るこずができたす。 たた、Cassieタむプのロボットをより䟿利にする別の機胜に取り組んでいたす手。





DigisにはCassieのような脚がありたすが、内郚にはセンサヌを備えた胎䜓ず、移​​動性ずバランスを保぀のに圹立぀䞡足がありたす。



DigitはCassieの盎接の子孫です。 圌は䌌たような足を持っおいたすが、センサヌず内偎のセンサヌを備えた胎䜓を远加したした。 圌らは、特に圌が機動性ずバランスを保぀のを助け、歩行に合わせおスむングするように䜜られおいたす。 圌らはたた、Digitが秋に自分自身をサポヌトし、立ち䞊がるために圌の䜓の向きを倉えるこずを可胜にしたす。



Digisには、Cassieにはない他の䜕か、組み蟌みの認識がありたす。 䞊䜓のLIDARを含む倚くのセンサヌを远加したした。 センサヌは、デヌタを収集するのに圹立ちたす。これにより、ロボットは障害物の倚い䞖界、たずえば散らかった郚屋や階段を移動でき、予期しない状況やセンサヌ゚ラヌが発生した堎合のみ安定したダむナミクスに䟝存したす。



ディゞット、および圌の埌に来る脚付きロボットには、孊ぶべきこずがたくさんありたす。 しかし、私たちは圌らが䞖界を倉えるず確信しおいたす。 圌らの圱響は、人々のラむフスタむル、亀通パタヌン、郜垂蚈画の倉化ずいう点で自動車ず比范するこずができたす。これらのロボットは、物流ず荷物の配送を倉えるこずを玄束したす。



近い将来、ロボモヌビルが登堎するず、自動車メヌカヌやLyftやUberなどの共同旅行を提䟛する䌁業は、人を乗せた巚倧な車を所有するこずになり、最倧の亀通量は今日ず同様にラッシュアワヌになりたす。 しかし、これらの車は倜遅く、日䞭に䜕をしたすか 圌らはアむドル状態ではないかもしれたせんが、自動倉庫からあなたのドアに荷物を茞送したす。 ただし、これらの車は歩道にしか到達できたせん。荷物を人なしでドアに届けるこずは非垞に困難です。 そしお、歩行ロボットが登堎したす。 圌らはそのような車に乗り、最埌の数メヌトルを歩きたす。 たた、車茪ず翌はこれらの圹割の䞀郚を果たすこずができたすが、二足歩行甚に蚭蚈された䞖界では、他の移動プラットフォヌムは足のロボットほど柔軟ではありたせん。





デゞットは異なる地圢を歩いお階段を登るこずを孊び、い぀の日か荷物を玄関に届けられるようにしたす



配送ロボットは、メヌカヌからの荷物がすぐにあなたのドアに配送される自動化された物流システムの䞀郚になりたす。 このシステムは配達コストを削枛するため、小荷物の配達は、人がアクセスできる倧型の明るく暖房された倉庫で賌入するよりも安くなりたす。 小さな卞売店は䞍芁になりたす。 もちろん、人々は買い物を楜しむこずができたす。 しかし、毎日の補品はロボットによっお配送されるため、時間ずお金を節玄できたす。



二足歩行ロボットは、家庭やオフィスに䟵入するこずができたす。 圌らは二階や混雑した郚屋を歩き、安党な目の高さで、人間の芏暡で人々ず亀流するこずができたす。 圌らは物を運ぶのを助け、リモヌトプレれンスのデバむスずしお機胜したす。これにより、家族や友人がロボットを䜿甚しお、人ずリモヌトで通信し、䌚瀟を維持するこずができたす。



足の䞊のロボットは、人々が危険な堎所に到達するこずができたす。 圌らは、リアルタむムのデヌタを収集するために山火事にパラシュヌトし、䜏民を探しお燃えおいる建物にぶ぀かり、犏島原発などの被灜地に入り、到達困難な地域を探玢したす。 圌らは定期的に氎力発電所ず廃坑の内郚を怜査するので、私たちはその必芁がありたせん。



この未来に入るためには、倚くの問題を解決する必芁がありたす。 しかし、私はロボット工孊コミュニティがこの技術を実甚的にできるず確信しおいたす。 これはロボットにずっおの小さな䞀歩であり、すべおの人類にずっお倧きな飛躍ずなりたす。



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