Cassie成雙足機器人界的「博爾特」,百米賽跑僅用時24.73秒

智東西 發佈 2022-09-29T16:58:57.818068+00:00

智東西(公眾號:zhidxcom)編譯 | 劉柏涵編輯 | 程茜智東西9月29日消息,本周二,美國機器人公司Agility Robotics(敏捷機器人)宣布,旗下新一代雙足機器人Cassie跑出了百米24.73秒的成績,創下金氏世界紀錄。

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編譯 | 劉柏涵

編輯 | 程茜

智東西9月29日消息,本周二,美國機器人公司Agility Robotics(敏捷機器人)宣布,旗下新一代雙足機器人Cassie跑出了百米24.73秒的成績,創下金氏世界紀錄。

Cassie正在百米衝刺

Cassie是第一個使用機器學習來控制步伐形態,並在室外地形上跑步的機器人,雖然無法與博爾特保持的9.58秒的人類百米世界紀錄相比,但它24.73秒的時間也同樣值得肯定,這一機器人界的世界紀錄在俄勒岡州的懷特田徑中心被Cassie創下。

Agility Robotics成立於2015年,是從俄勒岡州立大學(OSU)拆分出來的機器人公司,這家公司研發的機器人主要用於物流行業,比如卸載貨車、搬運箱子和管理貨架等倉儲工作。2022年7月,Agility Robotics獲得了1.5億美元(折合約10.78億人民幣)的B輪融資。

機器人正在移動貨物、卸載拖車、完成最後一公里交付

一、充電一次跑步五公里,Cassie耐力也不錯

在準備跑步前,Cassie保持身體站立的姿勢,膝蓋微微彎曲,它並沒有搭載攝像頭或外部傳感器,整個跑步過程都是盲目進行的。

研究人員在設計Cassie時參考了鴕鳥的跑步姿勢,這種雙足動物不需要像人一樣擺臂就可以在運動時保持平衡。

Cassie處於準備狀態

俄勒岡州立大學機器人教授和Agility Robotics首席技術官Jonathan Hurst主導了Cassie的研發工作,去年7月Cassie在俄勒岡州立大學進行測試,僅需要充一次電就可以跑5公里,用時53分鐘。

「在過去幾年裡,我們一直在努力打破這一世界紀錄,訓練時Cassie不僅要跑步五公里,還要上下樓。機器學習長期以來被應用於模式識別,如圖像識別,但用於控制機器人還屬於新的研究領域。」研究人員Devin Crowley說。

Cassie在機器人學習運動領域一直處於領先地位,5公里長跑是為了檢驗其可靠性和耐力,在實現這一目標後,研究人員開始思考Cassie跑的能有多快。

二、外形原始但跑步速度驚人,機器學習加速學習效率

Cassie只有兩條「腿」,中間有支架支撐,一名研究人員指出,與其他機器人相比,例如波士頓動力公司的幾款人形機器人,Cassie看起來很原始,但是它代表了一種前沿技術,那就是將機器學習應用於控制機器人。

Cassie外觀示意圖

強化學習是人類的一種能力,比如說嬰兒不斷嘗試新方法來學習走路,他們不會立即明白整個過程,但是會先記住走路的步驟,然後基於其認知,不斷添加更多的信息,最終學會直立行走。

嬰兒通過不斷學習可以做得越來越好,隨著時間的推移,他們可以學會新的技巧,比如跑步、跳躍等等。

為了幫助機器人學會以同樣的方式行走,研究人員從在虛擬世界中的模擬機器人開始進行研究。

在虛擬世界中,模擬機器人接受了描述任務的信息訓練,例如直立行走,人工智慧引擎記住並使用需要用到的知識,幫助模擬機器人完成任務,這個過程不會有實際硬體的損壞,所以加速了模擬機器人的學習進度。

當模擬機器人學會走路後,研究人員就會將它的知識轉移給Cassie,宛如蹣跚學步的孩子一般的Cassie通過繼續學習,慢慢做到了在輕微滑倒時不跌倒,或者是在被側推時快速恢復直立狀態。直至現在,它已經可以做到連續近1小時,長達5公里的跑步,還創下了雙足機器人百米賽跑的紀錄。

Jonathan Hurst在發布會上說:「Cassie可能是第一個學會跑步的雙足機器人,但它不會是最後一個,我相信把機器學習應用到控制機器人上是未來機器人技術研究的一個重要方向。這場百米衝刺讓人最興奮的點是Cassie所展現出來的潛力,將機器學習應用到機器人的控制方面是一個全新的領域,這種控制方法顯現出其他方法更優秀的性能,把機器學習應用到機器人控制方面的研究將會變得越來越多。」

結語:機器學習將被更廣泛應用於未來機器人研究

中國人工智慧學會理事長李德毅曾說:「雙足機器人在人機互動和複雜地形的適應方面具有天然優勢,未來該技術逐步完善,其將具備廣闊的應用場景和巨大的商業價值,不僅可應用於機場、酒店、養老等行業中,在高校教具、娛樂影視、軍用裝備、搶險救災等方面也具有重要價值。」

Cassie向我們展現的不僅是「跑得快」和「耐力好」,更是機器學習在機器人控制領域中所展現的巨大發展潛力,這種方法有助於機器人進一步發展,未來它可能將會被廣泛的應用於機器人研究領域,讓我們離機器人在日常生活變得隨處可見的生活更近了一步。

來源:Tech Xplore

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