KAIST開發的自動行駛(無人駕駛)機器人在美國麻省理工學院(MIT)等參與的國際四足步行機器人競賽中獲得了第壹名。
KAIST6日表示,電氣及電子工學部明賢教授及其帶領研究組1日(當地時間)在英國倫敦舉行的機器人領域最大規模的學術大會“2023國際機器人及自動化學術大會”的四足機器人自動步行競賽中獲得了冠軍。
KAIST在包括韓國在內的美國、中國香港、意大利、法國等共11支隊伍參加的競賽中,獲得246分的總分,以壓倒性的優勢領先排在第二位的MIT(60分)。大部分參賽隊伍都是人直接操縱機器人,而KAIST則選擇了自動步行方式。根據大賽規則,如果通過自動步行驅動機器人,分數將比人操作的遠程操作高出3倍。
比賽在10米x20米大小的賽場上進行。這裏設有15度傾斜的光滑四角形面板、沙子、泥土、模擬水坑的障礙物、旋轉的管道和四角形樓梯等多種障礙物。KAIST隊跑完全程的時間為41分52秒,雖然是自動行走方式,但比以遠程手動操作為主的隊伍的平均跑完全程時間49分鐘還要快。
研究組解釋說:“與可以及時應對障礙物的自動步行機器人不同,需要人操作的遠程操作機器人因通信延遲等問題很難應對。”隨著無人駕駛機器人取得優秀成果,在通信受限的極端、災難狀況下投入機器人,可以期待成功完成任務。
使用無人駕駛技術的團隊除了KAIST之外,還有意大利技術院(IIT)團隊。KAIST組之所以能夠取得比意大利研究組更優秀的成果,是因為在自動步行技術上適用了人工智能(AI)學習方法之壹的“深層強化學習”。
與識別周圍的視覺及觸覺信息,計算機器人的動力學結構,機器人壹步壹步邁出需要很長時間的現有方式不同,KAIST組通過模擬器提前讓機器人學習了多種環境信息。因此,即使機器人不直接看地形,通過事先學習的結果,動作也加快了。就像人住在熟悉的房子裏,即使半夜醒來也能找到衛生間的位置壹樣,機器人也可以“盲步行”。
KAIST機器人與其他機器人相比,即使像不倒翁壹樣倒下也能立即恢復的“再恢復”能力也很突出。現有的機器人采用了“摔倒時伸出左腿旋轉身體”等固定程序,很難靈活應對突發狀況。研究組讓機器人從空中墜落,實現多種墜落情況後,如果機器人重新站起來,將給予補償。明教授解釋說:“這是首次嘗試讓機器人墜落後,根據恢復與否給予補償或處罰的學習。”
田南赫記者 forward@donga.com