Warum ist es so schwer zu gehen?

Zumindest auf zwei Beinen. Asimo , einer der bekanntesten humanoiden Roboter, ist bereits in der Lage zu laufen, obwohl es nicht sehr stabil zu sein scheint. Und es ist ein aktuelles Ergebnis.

Soweit ich weiß, handelt es sich bei den Beinen im Wesentlichen um vieldimensionale nichtlineare Systeme. Die Theorie ihrer Kontrolle bewegt sich an der Grenze zwischen "sehr hart" und "unmöglich".

Aber zum Beispiel sind die Flugzeuge ähnlich vieldimensional und nichtlinear, obwohl Autopiloten sie vor einigen Jahrzehnten gut genug kontrollieren. Sie haben genug Vertrauen, um ihnen das Leben Hunderter lebender Menschen anzuvertrauen.

Was ist der wesentliche Unterschied, was macht das Gehen so schwer, während das Flugzeug so einfach zu steuern ist?

Ich bin nicht sicher, ob ich damit einverstanden bin, dass das Gehen mit zwei Beinen so viel schwieriger ist als die Kontrolle über das Flugzeug. Es hängt davon ab, wie Sie es sehen.

Viele Roboter können laufen (Bipedal Walking) und viele Flugzeuge sind aufgrund ihrer Flugeigenschaften oder der Flugbedingungen schwer zu steuern. Es ist für Roboter einfacher, unter guten Bedingungen zu laufen. Es gibt viele Wetterbedingungen, die zu schwierig sind, um von vielen Flugzeugen kontrolliert zu werden. Gelegentlich stürzen einige dieser Flugzeuge mit Hunderten von Menschen ab.

Aber konzentrieren wir uns darauf, was die bipedale Fortbewegung bei Robotern schwierig macht und warum Laufroboter nicht bei jedem zu Hause sind, da ich denke, dass dies Ihre eigentliche Frage ist.

Das Gehen erfordert das Verstehen und Reagieren darauf, wie die Umgebung und die Schwerkraft Kräfte auf Ihren Körper ausüben und ihn bewegen. Die meisten Laufroboter messen die Ausrichtung aller ihrer Teile und haben einen Inertialsensor (wie Ihr Innenohr), der ihnen die Ausrichtung mit der Schwerkraft angibt. Auf diese Weise können sie den Einfluss der Schwerkraft auf ihre Bewegung vorhersagen (und steuern).

Es ist schwieriger zu verstehen, wie die Umwelt auf Sie einwirkt. Das Gehen auf einer harten, glatten Oberfläche ist einfach, da Sie Annahmen darüber treffen können, wie der Kontakt zwischen Fuß und Boden aussieht und wie die Reibung zwischen ihnen ist. Viele Laufroboter haben einen Kraft-Drehmoment-Sensor am Knöchel, um diese Kontakte zu messen. Einige haben Berührungssensoren in der Fußsohle.

Wenn Sie versuchen, auf einem unregelmäßigen oder instabilen Untergrund zu gehen, wird es sehr viel schwieriger. Sie können keine Annahmen mehr treffen, sondern müssen in Echtzeit abschätzen, welche Reibung der Kontakt hat. Dies ist ohne die richtigen Sensoren nur schwer möglich, und wenn der Roboter mit einer Reihe von Annahmen zur Gehumgebung konstruiert wurde, wird es in einer anderen Umgebung schwierig sein. Wenn Sie die Reibung und die Fußstütze falsch einschätzen, rutscht der Roboter aus und fällt.

Das ist Fußkontakt ... aber wenn wir durch eine Umgebung navigieren, verwenden wir unsere Hände zur Stabilisierung, um uns vorübergehend gegen etwas zu lehnen, und wir stoßen an Dinge und erholen uns davon. Wenn Sie sich die Forschung in der humanoiden Robotik ansehen, werden Sie feststellen, dass verschiedene Projekte all diese Probleme untersucht (und zu einem gewissen Grad gelöst) haben.

Denken Sie jetzt an die Dinge, die Ihr Gehen zum Scheitern bringen. Eine kleine Lippe, die Sie nicht in einer Tür gesehen haben, wird Sie stolpern lassen. Eine Stufe, die eine andere Höhe hat als die anderen, kann zum Stolpern führen. Eine Oberfläche, auf der Sie stehen und die zusammenbricht, führt dazu, dass Sie das Gleichgewicht verlieren. Ein guter Laufroboter muss all diese Dinge wahrnehmen und kontrollieren. Wir brauchen also nicht nur Kontrolle über das Gehen und Kontrolle über die Wiederherstellung von Ausnahmen, sondern auch gute Wahrnehmungs- und Umgebungsmodelle, um vorherzusagen, wo wir unsere Kontrolle auf einen anderen, angemesseneren Ansatz umstellen müssen.

Das Problem wird sehr komplex. Es ist kein Kontrollproblem, sondern ein Gesamtsystem aus Wahrnehmung, Planung, Reflex und Kontrolle, das entworfen werden muss. Jedes Jahr machen wir Fortschritte, aber es sind weitere Fortschritte erforderlich, um ein System mit allen für eine gute Fortbewegung des Zweibeiners in menschlichen Umgebungen erforderlichen Erfassungs-, Sensorfusions-, Verarbeitungs- und Betätigungsfunktionen zu schaffen.

Warum ist es so schwer zu gehen? Wenn ich eine auswählen müsste, würde ich sagen, dass Wahrnehmung der Bereich ist, in dem die meiste Arbeit benötigt wird, und nicht die Kontrolle.

Zunächst müssen Sie das mächtige Symbol $ berücksichtigen

Forschung steht immer im Widerspruch zu US-Dollar, und es ist bekanntermaßen schwierig, alle gewünschten Finanzmittel zu erhalten. Unterdessen erzielt die Flugzeugindustrie im Jahr 2016 einen Gewinn von 33 Milliarden US-Dollar. Das ist eine Menge Geld, mit dem man arbeiten kann, und Grund genug, es Leuten zu geben, die automatisierte Systeme für Worst-Case-Szenarien wie den Ausfall von Piloten herstellen können. etc.

Es ist auch Zeit. Seit vielen Jahren arbeiten Menschen an Flugzeugen und perfektionieren ihr einzigartiges Ziel, Menschen dazu zu bringen, sich durch den Himmel zu bewegen.

Akademisch ist es ein anderes Problem. Wie bereits erwähnt, sind Flugzeuge seit sehr langer Zeit ein Bereich der Weiterentwicklung (im Vergleich zu Laufmaschinen). Vom Fahrwerk über die Schubkontrolle bis hin zur Querrudermanipulation wurde alles umfassend und modular verbessert. Die Automatisierung dieser Vorgänge ist daher kein "von Grund auf neu" -Prozess.

Das Gehen ist jedoch möglicherweise eine kompliziertere Aufgabe. Erstens gibt es Abwägen. Der menschliche Körper brauchte Millionen und Abermillionen von Jahren, um zu konstruieren, und wir haben alle Mechanismen unter der Haut, um unseren Knöchel in die eine oder andere Richtung zu drehen. Es ist schwierig genug, diese Mechanismen zu replizieren, aber einem Roboter dies beizubringen (auf der richtigen Zeitskala) ) zu verstehen und auf das Gleichgewicht zu reagieren ist schwer. Dann fügen wir das Thema Terrain hinzu. Ein paar Stufen oder einen felsigen Hügel hinaufgehen und sich ausbalancieren ist jetzt viel schwieriger. Und beim Gehen heben Sie ein Bein, lassen sich im Grunde ein paar Zentimeter nach vorne fallen und fangen sich dann, balancieren sofort, greifen nach einem Fuß und heben bereits Ihren anderen Fuß.

Abgesehen davon denke ich, dass Ihnen einige coole Fortschritte im Bereich des Roboter-Gehens fehlen und Sie von DIESEM Boston Dynamics-Video fasziniert sein könnten .

Ein paar Minuten später werden Sie sicher das Ausmaß der mechanischen und technologischen Leistung sehen, die dies ist.

Ein Zweibeinroboter ist im Wesentlichen instabil - ein kleiner Schlag führt dazu, dass er umfällt.

Ein Verkehrsflugzeug ist im Wesentlichen stabil - ein kleiner Windstoß kann es vom Kurs abbringen, aber es fliegt weiter in die richtige Richtung und fällt nicht einfach aus dem Himmel.

Es gibt zwar Flugzeuge mit entspannter Stabilität , aber für eine entspannte Stabilität können sie erst seit kurzem mit recht komplizierten automatisierten Steuersystemen gesteuert werden, und selbst dann sind sie nicht so instabil wie ein Zweibeinroboter.

Dynamisches Gehen

Der Grund, warum Biped-Walking schwieriger ist, ist, dass naturgetreue Physik-Simulationen wie Box2D, Havok usw. ein relativ neues Konzept in der Computergeschichte sind. Das erste bekannte Spiel, das eine Physik-Engine verwendete, war Angry Birds (2009). Später kamen der QWOP-Simulator und andere.

Die erste Untersuchung wurde am MIT Lab unter Marc Raibert durchgeführt. Er baute nicht nur den Einbeinroboter, sondern erstellte auch eine Computeranimation, die die Anforderungen von SIGGRAPH 1991 erfüllte. Später entwickelte Boston Dynamics auch zunächst eine Physiksimulation, in der neue Algorithmen getestet wurden. Die erste Game-Engine für den Consumer-Markt, die Walking-Charaktere unterstützte, war NaturalMotion Euphoria, das um das Jahr 2000 programmiert wurde. In der Vergangenheit war die Computerhardware nicht schnell genug, um Physik in Echtzeit zu simulieren. Ein Biped-Controller auf einer Physik-Engine kann nur erfunden werden, wenn die Simulation relativ schnell funktioniert.

Autopiloten in Flugzeugen

Es ist einfach falsch, dass Autopiloten für Flugzeuge existieren oder eine Boeing A380 landen können. Sogar aktuelle Militärdrohnen wie X-47B benötigen einen „Human-in-the-Loop“ zur Landung ( Lehren aus dem Entwicklungstest des Flugzeugs x-47b, Seite 21, „Missionsoperatoren haben direkt mit Codierern zusammengearbeitet, um einen Plan zu entwickeln / zu validieren“). Nur im Steam-Punk-Universum sind autonome Flugzeuge verfügbar und funktionieren recht gut.