Au moins, sur deux jambes. Asimo , l'un des robots humanoïdes les plus connus, est déjà capable de marcher, bien qu'il ne semble pas le faire très stable. Et c'est un résultat récent.
Pour autant que je sache, les jambes sont essentiellement des systèmes non linéaires multidimensionnels, la théorie de leur contrôle se situe quelque part à la frontière du «très dur» et de «l'impossible».
Mais, par exemple, les avions sont tout aussi multidimensionnels et non linéaires, malgré cela, les pilotes automatiques les contrôlent assez bien il y a quelques décennies. Ils sont suffisamment fiables pour leur confier la vie de centaines d'humains vivants.
Quelle est la différence essentielle, qu'est-ce qui rend la marche si difficile, alors que l'avion contrôle si facilement?
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Réponses:
Je ne suis pas sûr d'être d'accord pour dire que la marche bipède est tellement plus difficile que le contrôle de l'avion. Cela dépend de la façon dont vous le regardez.
De nombreux robots peuvent marcher (marche bipède) et de nombreux avions sont difficiles à contrôler en raison de leurs caractéristiques de vol ou des conditions de vol. Il est plus facile pour les robots de marcher dans de bonnes conditions. Il existe de nombreuses conditions météorologiques trop difficiles à contrôler pour de nombreux avions. Parfois, certains de ces avions avec des centaines de personnes s'y écrasent à cause de cela.
Mais concentrons-nous sur ce qui rend la locomotion bipède difficile dans les robots, et pourquoi les robots ambulants ne sont pas chez tout le monde, car je pense que c'est votre vraie question.
La marche nécessite de comprendre et de réagir à la façon dont l'environnement et la gravité appliqueront des forces et bougeront votre corps. La plupart des robots ambulants mesurent l'orientation de toutes leurs pièces et disposent d'un capteur inertiel (comme votre oreille interne) qui leur indique comment ils sont orientés par gravité, et ainsi ils peuvent prédire (et contrôler) l'influence de la gravité sur leur mouvement.
Il est plus difficile de comprendre comment l'environnement vous appliquera des forces. Marcher sur une surface dure et lisse est facile car vous pouvez faire des suppositions sur le contact entre le pied et le sol et sur la friction entre eux. De nombreux robots ambulants auront un capteur force-couple à la cheville pour aider à mesurer ces contacts. Certains auront des capteurs de contact dans la plante du pied.
Si vous essayez de marcher sur une surface irrégulière ou instable, cela devient beaucoup plus difficile. Vous ne pouvez plus faire d'hypothèses, mais vous devez au contraire estimer en temps réel le frottement du contact. Cela est difficile à faire sans les bons capteurs, et si le robot a été conçu avec un tas d'hypothèses sur l'environnement de marche à l'esprit, il aura du mal dans un environnement différent. Si vous estimez que la friction et le support du pied sont incorrects, le robot glisse et tombe.
C'est un contact avec les pieds ... mais bien sûr, lorsque nous naviguons dans un environnement que nous utilisons nos mains pour la stabilité, nous pouvons nous appuyer temporairement contre quelque chose, et nous heurtons les choses et nous en remettons. Si vous regardez les recherches effectuées en robotique humanoïde, vous verrez que différents projets ont étudié (et dans une certaine mesure, résolu) tous ces problèmes.
Pensez maintenant aux choses qui font échouer votre marche. Une petite lèvre que vous n'avez pas vue dans une porte vous fera trébucher. Une marche d'une hauteur différente des autres peut vous faire trébucher. Une surface sur laquelle vous vous tenez qui s'effondre vous fera perdre l'équilibre. Un bon robot ambulant devra percevoir et contrôler toutes ces choses. Donc, non seulement nous avons besoin d'un contrôle pour la marche et d'un contrôle pour la récupération d'exceptions, mais aussi de bons modèles de perception et d'environnement pour prédire où nous devons changer notre contrôle pour une approche différente et plus appropriée.
Le problème devient très complexe. Ce n'est pas un problème de contrôle, c'est un système global de perception, de planification, de réflexe et de contrôle qui doit être conçu. Chaque année, nous faisons des progrès, mais il faut plus de progrès dans la création d'un système avec toute la détection, la fusion des capteurs, le traitement et l'actionnement nécessaires pour une bonne locomotion bipède dans les environnements humains.
Pourquoi est-il si difficile de marcher? Si je devais en choisir un, je dirais que la perception est le domaine qui a le plus besoin de travail, plutôt que de contrôle.
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Tout d'abord, vous devez prendre en compte le symbole tout puissant: $
La recherche est toujours en contradiction avec $, et il est notoirement difficile d'obtenir tout le financement que vous souhaitez. Pendant ce temps, l'industrie aéronautique réalise un bénéfice de 33 milliards de milliards de milliards de dollars en 2016. C'est beaucoup d'argent avec lequel travailler et beaucoup de raisons de le donner aux personnes qui peuvent fabriquer des systèmes automatisés pour les pires scénarios comme l'incapacité d'un pilote, etc.
Il y a aussi du temps. Beaucoup plus d'années et des gens ont été consacrés à travailler sur des avions et à perfectionner leur objectif singulier de faire bouger les gens dans le ciel.
Académiquement, c'est un ensemble de problèmes différent. Les avions, comme indiqué, sont un domaine de développement continu depuis (par rapport aux machines à marcher) depuis très longtemps. Tout, du train d'atterrissage au contrôle de la poussée en passant par la manipulation des ailerons, a été amélioré de manière approfondie et modulaire; il ne s'agit donc pas d'un processus «à partir de zéro» pour automatiser ces procédures.
La marche, cependant, est peut-être une tâche plus compliquée. Premièrement, il y a un équilibre. Le corps humain a mis des millions et des millions d'années à être mis au point, et nous avons tous les mécanismes appropriés sous la peau pour tourner notre cheville de telle ou telle façon, etc. ) comprendre et réagir à l'équilibre est difficile. Nous ajoutons ensuite la question du terrain. Monter quelques escaliers ou une colline rocheuse, s'équilibrer est devenu beaucoup plus difficile. Et en marchant, vous soulevez une jambe, vous vous laissez tomber à quelques centimètres en avant, puis vous vous rattrapez, vous vous équilibrez immédiatement, vous saisissez un pied et vous soulevez déjà votre autre pied.
Cela étant dit, je pense que vous manquez peut-être quelques avancées intéressantes dans le secteur de la marche robotique, et vous pourriez être intrigué par CETTE vidéo de Boston Dynamics.
Dans quelques minutes, et vous verrez sûrement l'ampleur de l'exploit mécanique et technologique que cela représente.
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Un robot bipède est essentiellement instable - un petit coup le fera tomber.
Un avion commercial est essentiellement stable - un petit coup de vent pourrait le déplacer hors de sa trajectoire, mais il continuera de voler dans le bon sens et ne tombera pas simplement du ciel.
Bien qu'il existe des avions à stabilité détendue , mais pour une stabilité détendue, ce n'est que récemment qu'ils peuvent être contrôlés à l'aide de systèmes de contrôle automatisés assez compliqués, et même alors, ils ne sont pas aussi instables qu'un robot bipède.
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Marche dynamique
La raison pour laquelle la marche bipède est plus difficile est que la simulation physique réaliste comme box2d, havok, etc. est un nouveau concept relativ dans l'histoire de l'informatique. Angry Birds (2009) est le premier jeu largement connu à utiliser un moteur physique. Plus tard est venu le simulateur QWOP et d'autres.
Les premières recherches ont été effectuées sur le MIT Lab sous Marc Raibert. Il a non seulement construit le robot à une jambe, mais a également créé une animation par ordinateur qui répond aux exigences de SIGGRAPH 1991. Plus tard, Boston Dynamics a également développé une simulation physique à l'intérieur d'un nouvel algorithme qui a été testé. NaturalMotion Euphoria, le premier moteur de jeu pour le marché grand public qui prenait en charge les personnages ambulants, était programmé vers l'an 2000. À l'époque, le matériel informatique n'était pas assez rapide pour simuler la physique en temps réel. Un contrôleur bipède au-dessus d'un moteur physique ne peut être inventé que si la simulation fonctionne assez rapidement.
Pilotes automatiques dans les avions
Il est tout simplement faux qu'il existe des pilotes automatiques pour les avions ou qu'ils soient capables d'atterrir un Boeing A380. Même les drones militaires actuels comme le X-47B ont besoin d'un humain dans la boucle pour l'atterrissage ( leçons apprises lors du test de développement de l'avion x-47b, page 21 "Les opérateurs de la mission ont travaillé directement avec les codeurs pour développer / valider le plan"). Seulement dans l'univers steam-punk, des avions autonomes sont disponibles et fonctionnent assez bien.
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