鹅厂机器人,带球突破
继机器狗 Jamoca 和 Max 之后,被称为“轮滑小子”的轮腿式机器人Ollie今天给我们带来了新惊喜!
这次,鹅厂Robotics X机器人实验室的技术人员们,首次创新性地将触觉传感器应用于轮腿式机器人,让Ollie在升级之后,拥有了敏锐的“触觉交互”。
在这些新技术的加持下,Ollie可以对触摸动作给出回应,还挑战了一把“带球突破”等高难度动作。
在用移动机器人完成搬运任务时,一般会选择拥有稳定接触面的搬运对象,如纸箱等方形物体;如果要用平面“头部”搬运易滚动滑落的球形物体,对机器人就要困难得多。
Ollie利用新型触觉传感器感知球的相对位置与运动状态,并实时处理数据,控制自身在不同地形上实现平衡稳定行驶的基础上,还能保持球不掉落。其背后的领先性技术,为移动机器人提升复杂场景下的自身移动与物品操控能力打下了坚实的基础。
腾讯Robotics X机器人实验室将触觉传感器与轮腿式机器人Ollie进行了创新性结合。该传感器由腾讯Robotics X 实验室与清华大学联合研发,采用具有超高灵敏度、超大量程、超快响应速度以及超强循环稳定性的新型压阻材料,结合定制化的电极适配模块和高速信号采集模块,加入自研的软硬件一体化解决方案,让机器人可以感知身体表面极其细微的压力变化。相关研究成果已经被纳米科技领域的国际顶级期刊ACS NANO接收。
值得一提的是,最新的Ollie还展示了双轮迈步动作,与去年展示的“原地踏步”动作相比,新增同时踏步和移动的能力,而且持续时间更长、动作更流畅、整体表现更稳定。
双轮迈步动作的完成依赖于动作生成技术。这需要将机器人的动作划分为单轮支撑阶段和双轮支撑阶段。在单轮支撑阶段,机器人以轮式迈步的方式通过地面或跨越障碍物,存在单个轮子着地,类似“单轮站立”的状态。此时,机器人既要利用支撑的轮腿控制行驶转向,又要保持俯仰和横滚方向的动态平衡。面对这一情况,研究团队建立了简化动力学模型,并依据该模型,使用非线性优化方法,完成动作生成与控制。
双轮支撑阶段在迈步动作中是一个瞬时的切换状态,虽然时间很短,但难度很高。在这一阶段,机器人的两个轮子与地面间存在相对滑动。这使得机器人的接触力和动力学特性十分复杂。因此,研究团队采用了数据驱动方式,将强化学习方法用于该动作中关节角序列的生成,并将生成的关节角序列用于机器人动作与姿态控制。
Ollie 出色的平衡能力主要基于自适应动态规划平衡控制技术,这是腾讯Robotics X机器人实验室的重点研究方向之一,相关论文已在行业内知名期刊IEEE Robotics and Automation Letters上发表,并在机器人领域国际顶级会议IEEE/RSJ IROS 2021上展示。在此基础上,团队将自适应动态规划与全身动力学控制技术相结合,实现了机器人更广泛的地形适应性,相关论文已被IEEE/RSJ IROS 2022录用。
轮腿式机器人是近年来机器人研究的前沿领域。Ollie兼具轮式结构和腿部能力,轮式结构移动快、效率高,而腿部能力让Ollie适应不平地面、完成跳跃台阶等动作。如今,加上触觉和更为高阶的“双轮迈步”,Ollie的能力不断丰富。
据派派了解到,未来Ollie将会继续作为腾讯Robotics X机器人实验室的前沿技术探索的实验平台,承担从机器人本体设计、系统集成到广泛感知以及控制规划算法等诸多领域的研究任务,完成全栈技术能力的积累。