從機器人技術(shù)研究之初,人們就追求創(chuàng)造出深入人類社會的智能機器,而仿生機器人在很多方面都接近或超越了人類的能力,它們可以更有效地執(zhí)行危險、精密或高強度的任務(wù),可對社會生產(chǎn)產(chǎn)生重大影響。因此,針對仿生機器人的研究也與日俱增。
近年來,眾多高校運用凌云光·元客視界智能體位姿追蹤系統(tǒng)進行仿生機器人驗證實驗,搭建仿生機器人落地前的最后一個研究基地,為仿生機器人領(lǐng)域取得了許多重大進展。
北理工仿生機器鼠SQuRo
智能體位姿追蹤系統(tǒng)
北京理工大學教授及其帶領(lǐng)的仿生機器人團隊以四足動物為仿生對象,設(shè)計研發(fā)了一款四足機器人——機器大鼠SQuRo。
/ 仿生大鼠SQuRo
在研發(fā)過程中,團隊運用凌云光·元客視界智能體追蹤解決方案對機器鼠的俯仰角、彎曲角、彎曲距離等動作姿態(tài)數(shù)據(jù)進行分析,以量化指標評估機器鼠性能。
運動姿態(tài)與性能分析
凌云光·元客視界方案工程師搭建了2mx2m的動作捕捉空間,對機器鼠的頭部、背部、腿部、尾部等重要測試部位進行追蹤。
由于機器鼠尺寸細小且自重很輕,凌云光·元客視界提供了定制的3mm標記點,針對細小的結(jié)構(gòu)精準獲取機器鼠的運動姿態(tài)信息。
仿生機器鼠-真實大鼠
為了獲取真實的動物行為反饋和決策制定過程,團隊將機器鼠放入真實大鼠社會,并利用模仿學習(IL)的運動生成策略進行實驗:
將兩只大鼠放置于動作捕捉空間內(nèi),大鼠關(guān)節(jié)關(guān)鍵節(jié)點粘貼小型標記點,利用動作捕捉系統(tǒng),分兩組各采集20萬幀大鼠交互數(shù)據(jù)作為訓練集和驗證集,用于在交互仿真系統(tǒng)中評估算法。
中科大象鼻軟體機器人開發(fā)
智能體位姿追蹤系統(tǒng)
由于日常任務(wù)的復(fù)雜性和不確定性,傳統(tǒng)的剛性機器人需要添加復(fù)雜的感知、規(guī)劃和控制系統(tǒng)。
中國科學技術(shù)大學計算機科學與技術(shù)學院科研團隊受象鼻啟發(fā),利用軟體機器人手臂本體柔順性,運用凌云光·元客視界智能體追蹤解決方案,開發(fā)了采用蜂巢氣動網(wǎng)狀結(jié)構(gòu)(HPN)的機械臂,為機器人走進日常應(yīng)用帶來新的可能。
/ 軟體機械臂完成日常任務(wù)
機械臂結(jié)構(gòu)性能分析
為了實現(xiàn)高效、迅速響應(yīng)的運動控制,研究人員提出一種分層控制系統(tǒng),包括底層運動控制器、上層行為控制器以及頂層行為規(guī)劃器,并設(shè)計了驗證實驗:
/ 分層控制系統(tǒng)驗證實驗架構(gòu)
由于場地大小受限,標準鏡頭無法實現(xiàn)目標區(qū)域全域覆蓋,實驗采用廣角鏡頭方案。研究人員利用光學動捕系統(tǒng)獲取機械臂末端與把手的相對位姿,引導(dǎo)機械臂末端夾爪到達該區(qū)域抓住把手,執(zhí)行相應(yīng)任務(wù)。
通過實驗結(jié)果可以看出,即使沒有力傳感器和準確的環(huán)境模型,這個采用分層控制系統(tǒng)的軟體機械臂結(jié)構(gòu)也可以完成開門、拉抽屜等日常生活環(huán)境中不同難度的交互任務(wù)。
哈工大水黽機器人研究
智能體位姿追蹤系統(tǒng)
元客視界為哈爾濱工業(yè)大學實驗室水池場地空間搭建了12臺Swift30運動捕捉相機,可精確穩(wěn)定地捕捉水面上仿生機器人關(guān)節(jié)運動信息。
由于機器人關(guān)節(jié)連桿較細,因此采用5mm標記點。調(diào)整腿部長度、角度等參數(shù)后,利用動捕系統(tǒng)采集機器人跳躍高度、距離和著陸角度數(shù)據(jù)。
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