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    24歲中國小伙用強化學習教雙足機器人蹲伏和載重走路

    機器人大講堂 ? 2021-05-06 10:14 ? 次閱讀

    當機器人遇見強化學習,會碰出怎樣的火花?

    一名叫 Cassie 的機器人,給出了生動演繹。

    最近,24 歲的中國南昌小伙李鐘毓和其所在團隊,用強化學習教 Cassie 走路 ,目前它已學會蹲伏走路和載重走路等。

    相關論文以 《雙足機器人魯棒參數化運動控制的強化學習》(Reinforcement Learning for Robust Parameterized Locomotion Control of Bipedal Robots)為題,已被機器人國際學術頂會 ICRA 收錄。

    通過強化學習,它能自己走路,并能進行自我恢復。在現實世界中,通過反復試驗來訓練大型機器人會很危險,為解決這些問題,李鐘毓所在小組使用了兩個不同的仿真環境。

    研究中,一個虛擬版本的 Cassie,通過與環境交互產生的大量數據,來學習穩定的步態。

    習得的步態控制器,被轉移到名為 SimMechanics 的第二個仿真環境中進行驗證,該環境有更高的準確性,可用以模擬現實世界的物理過程,但是會減慢仿真運行速度。

    而通過使用在仿真環境中學習的步態控制器,Cassie 能非常平穩地行走,且無需進行任何額外微調。它不僅能像人類一樣前后左右地走,還能蹲著走,也能承受意料之外的負載,更能從強行推動造成的失穩狀態中恢復過來。

    比如,在測試期間,Cassie 損壞了它右腿的兩個電機,但它仍能調整其步行策略、并進行適應。

    機器人如何更魯棒?答案是強化學習

    Cassie 是李鐘毓所在的 Hybrid Robotics Group 實驗室、從美國 Agility Robotics 公司買來的,它大概有一米多高,內部擁有十個電機,以及二十個自由度。

    據他介紹,Cassie 于 2017 年首次開始出售,他從 2019 年開始接觸,目前已經研究兩年有余。

    買來后,其主要用于測試和驗證不同算法,如控制算法和導航控制算法等。在李鐘毓這里,Cassie 更像是一個研究平臺。

    事實上,足式機器人的核心正是控制算法。研究中,李鐘毓主要使用 Python 進行編程,主體代碼由其所在小組搭建,剩余一部分基于其他學者的開源代碼。

    由于是二足機器人,算法控制上會更難。而該研究的創新點在于,用強化學習的方法,得到控制二足機器人步態的算法,相比傳統基于模型的算法,性能可得到顯著提升。

    由此帶來的魯棒性也比較強,怎么推它都不會倒,即便在幾乎快要摔倒的情況下,也能快速恢復穩定狀態,這也是業內首次展示出二足機器人如此穩定的性能。

    在強化學習之前,傳統基于模型的方法,需要很多時間和技巧給機器人做建模,尤其對于二足機器人而言,一旦其自身性質和周圍環境發生改變,比如電機壞了、地面摩擦力有變化,模型很有可能就會失效。

    其次,對于雙足式的機器人系統,其非線性非常高,并且由于是高自由度的混合系統,每一次踏步都會受到地面沖擊力,因此很難獲得精確模型。

    而要想做一個實時控制算法,就要使用相對完整的動力學模型。但是,即便具備好的模型,部署在非常高自由度的非線性系統上,也很難做到較快的實時計算。

    因此,使用傳統方法時,很多學者都會做出權衡取舍,比如往往用簡化模型來做控制算法。

    這樣做出的算法有兩個缺點:一是無法完整利用動力學模型,無法充分發揮機器人系統的靈敏性;二是基于模型的算法,一旦超過其穩定區域,算法就會輕易崩潰。

    而強化學習的優點在于,通過相對完整的機器人動力系統,Cassie 在仿真環境反復嘗試后,就能獲得大量和環境交互的數據,從而學會用穩定步態行走。

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    圖 | 本次研究的核心:基于強化學習的步態控制器(來源:受訪者)

    如上圖所示,這是本次研究提出的基于學習的步行控制器,控制器的輸入包括所期望的步態參數、期望的轉彎偏航速度、由期望的步態參數解碼的參考步態、一段時間內的觀察到的機器人狀態以及控制器的輸出。

    另據悉,控制器可輸出十個電機的期望位置,通過低通濾波器(LPF)后,可被發送到各個關節處的 PD 控制器產生期望的電機力矩。

    兩大創新,讓 Cassie 可模仿各種步態

    李鐘毓告訴 DeepTech,該研究主要有兩大創新點。

    第一個創新點,在于采用了步態庫,里面有各種各樣不同的步行速度和步行高度的步態,比如有 1 米每秒的前進速度、0.3 米每秒的側向行走速度、和 0.7 米的步行高度下的步態。這樣就能在步態庫中各取所需,從而讓機器人模仿不同的參考步態,同時還能追蹤參考步態的速度和步行高度。

    通過步態庫,在訓練中使用神經網絡所代表的控制器,就能控制不同的步行速度和步行高度,比如往前或者往后。此外,不同步態之間還可實現來回切換。

    此外,步態庫還能提供更多參考動作,Cassie 在仿真學習時,就能見到各種步態,同時還能學會在各種動作下保持平衡。

    Cassie 滑了一跤,幾乎差點摔倒,但在用安全繩把自己拉起來后,它能迅速恢復穩定步態,這個能力是前所未有的,而且李鐘毓也并未就該能力,專門訓練過它。

    也就是說,這是 Cassie 通過在訓練中模仿各種步態,并讓自己從不同步態的過渡中“自摸學會”的能力,這在大部分基于模型控制算法的機器人身上很難實現。

    試想一下,如果機器人自己倒在地上,沒有人扶它,無論對它自己還是對周圍人都非常危險。

    第二個創新點在于,結合了機器人的歷史輸入和輸出,從而實現對 Cassie 和其所在環境的在線系統辨識。

    這樣,控制器就能讓 Cassie 適應不同的環境, 比如不同地面的摩擦力。

    測試中,Cassie 的兩個電機壞了,但它仍能快速適應系統變化。再比如,把不同重物放在 Cassie 身上,即便拉著后面的安全架,它也能迅速適應這種變化。

    據悉,該研究由李鐘毓所在的、由 Prof. Koushil Sreenath 帶領的課題組,和伯克利大學 Prof. Sergey Levine、以及 Prof. Pieter Abbeel 兩個課題組合作。

    李鐘毓所在的小組,專注于機器人和控制算法領域,其他兩個小組則是強化學習方面的專家。此外,該工作的成功也離不開團隊成員程旭欣、Xue Bin Peng、Glen Berseth 的共同努力。

    可應用于災后搜救和快遞 “最后一公里”

    相比其他機器人,Cassie 有更大的運動空間,因為人類社會的環境,主要圍繞人類需求而建造。而二足控制算法,能讓 Cassie 在人類環境中更好地運動比如爬樓梯,這也是輪式機器人無法實現的。

    具體應用中,當發生地震時,Cassie 能在塌房中做救援工作;或者在 “最后一公里” 的快遞中,在此之前先用快遞車運送到固定地方,但因為收件人一般在室內,這時 Cassie 就能替代快遞小哥,把快遞當面送給用戶。

    此外,Cassie 這類二足機器人,形態上和人類相似,人類也更傾向于和它們做更好的交互,比如可以給其設計富有感情的動作,冷冰冰的機器也能變得更有溫度。

    李鐘毓之前的論文 《動畫Cassie:一個可讀的動力學機器人角色》(Animated Cassie:A Dynamic Relatable Robotic Character), 首次用動畫軟件給 Cassie 設計了富有表情的動作,并使用基于模型的軌跡優化的算法,設計出來的動作能讓 Cassie 在現實世界中復現出來,上述論文也入選了 IROS 2020 最佳娛樂應用論文。

    據悉,這也是首次在二足機器人上做這種嘗試,Cassie 也因此能用肢體語言表達感情和人交互。

    未來,李鐘毓會就 Cassie 的算法技術做以局部開源,相關研究方法已經以論文形式發表,以推動足式機器人的進步。

    看好中國機器人發展態勢,博士畢業后或將回國發展

    談及研究中難忘的事情,李鐘毓表示,當時仿真訓練做了很久都“顆粒無收”,不過此前也沒有學者能一次就做成功。

    仿真訓練模型,非常難以部署到真實世界中。畢竟真實環境和仿真環境的差異非常大。為此,他折騰很久都沒有眉目,導師也勸他再做不出來就要換方向。

    但他秉持 “不是有希望才堅持,而是堅持才有希望” 的想法,首次把訓練得到的控制器部署在 Cassie 就取得了成功。

    實驗成功后,他激動得給導師發了一條短信,導師知道后也非常振奮。這等于無需進行算法調參,開發好就能直接部署到機器人上。

    李鐘毓生于 1996 年,來自江西南昌,本科就讀于浙江大學竺可楨學院,學習機械電子工程,大四時申請到去卡內基梅隆大學(CMU)機器人研究所做科研實習。

    在那里,他專門在機器人 Ballbot 的開發,該機器人能在一個球上保持平衡,并能帶領盲人避開障礙物,這也為他后續工作夯實了基礎。

    由于表現優秀,本科畢業后,CMU 的導師把其推薦到伯克利大學機械系控制和機器人方向直博。

    今年他在讀博二,雖然畢業去向還未明朗,但他認為回國是很好的選擇。因為他認為,中國現在有非常成熟的機器人平臺,兩足機器人也有著很好的發展空間。

    原文標題:24歲浙大畢業生教雙足機器人Cassie 蹲伏走路和載重走路!應用于“最后一公里快遞”和災后搜救

    文章出處:【微信公眾號:機器人大講堂】歡迎添加關注!文章轉載請注明出處。

    責任編輯:haq

    原文標題:24歲浙大畢業生教雙足機器人Cassie?蹲伏走路和載重走路!應用于“最后一公里快遞”和災后搜救

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    4月30日,華昌達披露了更新后的2020年度報告。公告顯示,2020年華昌達實現營收16億,同比增長....
    的頭像 高工機器人 發表于 05-06 13:58 ? 408次 閱讀
    究竟是什么原因讓華昌達從巔峰到谷底?

    深度解讀機器人互鎖及工位的釋放信號的編寫

    所有夾具和機器人的釋放安全信號是A/E80-57,通過PLC順序塊控制機器人工作,如上件,焊接,下件....
    的頭像 機器人及PLC自動化應用 發表于 05-06 11:51 ? 156次 閱讀
    深度解讀機器人互鎖及工位的釋放信號的編寫

    LeddarTech發布一款功能強大、經濟高效的2D固態激光雷達Leddar Sight

    基于Leddar M16 2D閃光(Flash)激光雷達系列經現場驗證的可靠性,Leddar Sig....
    的頭像 MEMS 發表于 05-06 10:31 ? 274次 閱讀
    LeddarTech發布一款功能強大、經濟高效的2D固態激光雷達Leddar Sight

    極目機器人獨特無人駕駛解決方案扎根特殊場景

    中國的農業領域會誕生多少巨頭?中國的無人機領域又會誕生幾家巨頭? 聰明資本將目光開始對準了農業市場這....
    的頭像 機器人大講堂 發表于 05-06 10:00 ? 378次 閱讀
    極目機器人獨特無人駕駛解決方案扎根特殊場景

    電動傳動裝置的設計與制作相關資料分享

    這里先說一說電動機械的行駛速度與機械減速比的問題:行駛速度顧名思義就是機械裝置在單位時間內的行走和移動的距離。而減速比則...
    發表于 04-27 07:13 ? 0次 閱讀
    電動傳動裝置的設計與制作相關資料分享

    關于嵌入式系統的基本知識都在這里

    嵌入式系統的技術特點 嵌入式系統的發展趨勢 嵌入式系統在機器人技術中的應用 ...
    發表于 04-23 06:55 ? 0次 閱讀
    關于嵌入式系統的基本知識都在這里

    【MTO-EV033開發板試用體驗連載】基于東芝步進機驅動器TB67S128的解魔方機器人

         解魔方機器人使用高性能單板計算機比如樹莓派,Zynq FPGA作為主機,主要負責圖像處理、解魔方算...
    發表于 04-21 23:22 ? 202次 閱讀
    【MTO-EV033開發板試用體驗連載】基于東芝步進機驅動器TB67S128的解魔方機器人

    請問怎么設計一種室外移動機器人組合導航定位系統?

    怎么設計一種室外移動機器人組合導航定位系統? 如何實現室外移動機器人組合導航定位系統的硬件設計? 如何實現室外移動機器人...
    發表于 04-19 10:50 ? 0次 閱讀
    請問怎么設計一種室外移動機器人組合導航定位系統?

    采用DM642設計的機器人雙目視覺系統

    基于DM642的機器人雙目視覺系統設計
    發表于 04-02 07:20 ? 0次 閱讀
    采用DM642設計的機器人雙目視覺系統

    【電路設計】基于51單片機變形搜救機器人電路方案設計(原理圖+程序+論文)

    51單片機變形搜救機器人電路設計方案
    發表于 03-30 15:13 ? 101次 閱讀
    【電路設計】基于51單片機變形搜救機器人電路方案設計(原理圖+程序+論文)

    機器人應用中的毫米波雷達傳感器詳解

    機器人傳感器技術 使用毫米波傳感器測量對地速度 使用毫米波傳感器映射和導航 ...
    發表于 03-18 07:00 ? 101次 閱讀
    機器人應用中的毫米波雷達傳感器詳解

    噴涂機器人的發展趨勢

    噴涂機器人的發展趨勢噴涂機器人噴涂機器人是一種主要用于表面涂覆工作的特殊機器人,是機器人技術和表面噴涂工藝相結合的產物。噴...
    發表于 03-10 09:23 ? 202次 閱讀
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    無人機事故飛行員失去控制的原因是什么?

    無人機事故 中 飛行員失去控制是常有的事情,導致飛行員失去控制的原因是什么?...
    發表于 03-07 08:08 ? 101次 閱讀
    無人機事故飛行員失去控制的原因是什么?

    碼垛機器人都有哪些特點

      1.部分控制可在控制柜屏幕上操作即可,操作非常簡單。   2.結構簡單、零部件少。因此零部件的性能可靠、保養維修簡單、故...
    發表于 02-23 17:10 ? 2323次 閱讀
    碼垛機器人都有哪些特點
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