Als je op een drukke plek loopt, mensen denken meestal niet na over hoe we voorkomen dat we tegen elkaar botsen. We zijn gebouwd om een ​​scala aan complexe vaardigheden te gebruiken die nodig zijn om dit soort schijnbaar eenvoudige bewegingen uit te voeren.

Nutsvoorzieningen, dankzij onderzoekers van de Cockrell School of Engineering aan de Universiteit van Texas in Austin, robots kunnen binnenkort soortgelijke functionaliteit ervaren. Luis Sentis, universitair hoofddocent bij de afdeling Luchtvaart- en Ruimtevaarttechniek en Engineering Mechanics, en zijn team in het Human Centered Robotics Laboratory hebben met succes een nieuwe benadering van mensachtig evenwicht aangetoond in een tweevoetige robot.

Hun aanpak heeft implicaties voor robots die in alles worden gebruikt, van noodhulp tot verdediging tot entertainment. Het team zal hun werk deze week presenteren op de 2018 International Conference on Intelligent Robots and Systems (IROS2018), dé vlaggenschipconferentie op het gebied van robotica.

Door een belangrijke menselijke fysieke dynamische vaardigheid - het handhaven van het evenwicht in het hele lichaam - te vertalen in een wiskundige vergelijking, het team was in staat om de numerieke formule te gebruiken om hun robot Mercury te programmeren, die in de loop van zes jaar werd gebouwd en getest. Ze berekenden de foutmarge die nodig is voor de gemiddelde persoon om zijn evenwicht te verliezen en te vallen tijdens het lopen als een eenvoudig cijfer - 2 centimeter.

"Eigenlijk, we hebben een techniek ontwikkeld om autonome robots te leren hoe ze het evenwicht kunnen bewaren, zelfs als ze onverwachts worden geraakt, of een kracht wordt toegepast zonder waarschuwing, "Zei Sentis. "Dit is een bijzonder waardevolle vaardigheid die wij als mensen vaak gebruiken bij het navigeren door grote mensenmassa's."

Sentis zei dat hun techniek succesvol is geweest in het dynamisch balanceren van beide tweevoeters zonder enkelcontrole en volledige humanoïde robots.

Dynamische, op het menselijk lichaam lijkende beweging is veel moeilijker te bereiken voor een robot zonder enkelcontrole dan voor een robot die is uitgerust met aangedreven, of verbonden, voeten. Dus, het UT Austin-team gebruikte een efficiënte controller voor het hele lichaam die is ontwikkeld door contactconsistente rotators (of koppels) te integreren die effectief gegevens kunnen verzenden en ontvangen om de robot te informeren over de best mogelijke beweging die moet worden gemaakt als reactie op een botsing. Ze pasten ook een wiskundige techniek toe - vaak gebruikt in 3D-animatie om realistisch ogende bewegingen van geanimeerde karakters te bereiken - bekend als inverse kinematica, samen met motorpositieregelaars op laag niveau.

Mercurius is misschien afgestemd op de specifieke behoeften van zijn makers, maar de fundamentele vergelijkingen die aan deze techniek ten grondslag liggen in ons begrip van menselijke voortbeweging zijn, in theorie, universeel toepasbaar op elk vergelijkbaar belichaamd onderzoek naar kunstmatige intelligentie (AI) en robotica.

Zoals alle robots die in het laboratorium van Sentis zijn ontwikkeld, de tweevoeter is antropomorf - ontworpen om de beweging en kenmerken van mensen na te bootsen.

"We kiezen ervoor om menselijke beweging en fysieke vorm in ons laboratorium na te bootsen, omdat ik geloof dat AI die is ontworpen om op mensen te lijken, de technologie meer bekendheid geeft, "Zei Sentis. "Dit, beurtelings, zal ons comfortabeler maken met robotgedrag, en hoe meer we kunnen vertellen, hoe gemakkelijker het zal zijn om te herkennen hoeveel potentieel AI heeft om ons leven te verbeteren."

Het onderzoek werd gefinancierd door het Office of Naval Research en de UT, in samenwerking met Apptronik Systems, een bedrijf waarvan Sentis medeoprichter is.