三亚自助游攻略

allbet网址(allbet6.com):MIT发现一款电脑系统可以自动设计机器人结构,获得25年来最高成就

来源:三亚新闻网 发布时间:2020-12-16 浏览次数:

ADVERTISEMENT



对于研究人员来说,选择准确的形状对机械人穿越特定地形的能力至关重要,然则又不可能确立和测试每一种可能的形式。那若是用电脑协助模拟机械人的结构呢?克日,麻省理工学院(MIT)的研究人员乐成开发了一种电脑系统,行使该系统可以对机械人的形状举行模拟,并辅助确定哪种设计的效果是最佳的。



举例来说,如果我们需要凭据已有质料制作一个可以在有断层的路面上爬行的机械人,在设计它的外观时,我们可能希望它的身子尽可能短一些、手臂尽可能长一些,以顺应这种存在断层的地面。



然而,设计出来的机械人可能并不像我们想像中那么理想。如下图所示,这款机械人在爬行历程中看起来十分吃力,而且过长的 「手臂」 也让它行动迟缓。



系统最佳前在断层路面行走的机械人模子那我们不妨让电脑协助设计一下。使用 MIT 研究人员发现的系统 RoboGrammar ,我们只需把准备用到的机械人零件(如枢纽、连杆等)输入到系统中,再告诉系统机械人需要在什么类型的路面上行驶,RoboGrammar 就能算出许多种适合的机械人结构。



就像这样,下图是 RoboGrammar 给出的其中一种设计,经由系统最佳化的机械人在身体比例上显著协调了许多,爬行速率也更快了。



系统最佳化后在断层路面行走的机械人模子



相关研究以 「RoboGrammar: Graph Grammar for Terrain-Optimized Robot Design」 为题,揭晓在了 SIGGRAPH 亚洲 2020 大会。



MIT官网上的论文连结



该论文的第一作者、麻省理工学院电脑科学与人工智能实验室 (CSAIL) 的博士生 Allan Zhao 称:「机械人设计仍然是一个异常手工化的历程。」 他将 RoboGrammar 形貌为 「一种更具创造性的机械人设计方式,行使这种方式举行设计可能更高效。」



研究人员示意,这一希望可能会给设计机械人形状领域注入一定的电脑辅助创造力。





基于节肢动物的启发,研究人员开发出一种递回图形语法规则

Allan Zhao 以为,机械人是为种种无穷无尽的义务而设计的,然而 「它们的整体形状和设计往往异常相似。」 例如,「当你想制造一个需要穿越种种地形的机械人时,你可能会马上想到一个像狗那样的四足动物,我们想知道这是否真的是最佳设计。」

,

联博API接口

www.326681.com采用以太坊区块链高度哈希值作为统计数据,联博以太坊统计数据开源、公平、无任何作弊可能性。联博统计免费提供API接口,支持多语言接入。

,

Allan 的团队推测,更多的创新设计或许可以改善机械人的功效。因此,他们确立了这个电脑模子,这个模子完全不会受先前老例的影响。只管研究目的是为了创新,但照样需要制订一些基本规则。



因此,研究团队开发了一种递回图形语法(recursive graph grammar),用以对机械人零件的排列举行约束。例如,相邻的支腿应该用一个枢纽毗邻,而不是用另一个支腿相连。这样的规则确保至少设计是在低级水准上,每个电脑发生的设计作品都是可以事情的。



该系统的输入是一组基本的机械人部件,如连杆、枢纽和末尾结构,以及至少一个地形,如门路地形或具有墙障的地形



RoboGrammar 系统提供了一种递回图形语法,可以有效地发生数十万个由给定零件构建的机械人结构。然后,研究人员使用图启发式征采和模子展望控制 (MPC) 来促进探索大的设计空间,并为给定的地形辨识高性能的例子。研究人员称这一方式可以实现机械人结构和控制器的协同最佳化。



正如许多模拟动物形状制作的机械人一样,Allan Zhao 也示意其团队的图形语法规则同样是受到了动物的启发,尤其是那些无脊椎动物,包罗昆虫、蜘蛛和龙虾等。「它们的特点是有一个节数可变的中心体,有些部门另有支腿毗邻。而且我们注意到,这不仅足以形貌节肢动物,还可以形貌更熟悉的动物形态,包罗四足动物。」



于是,基于节肢动物的启发,研究人员设计了 RoboGrammar 系统,并增加了一些其他机械上的功效,例如可以使用轮子来取代机械人的 「腿」。



系统最佳化前的带有轮子的机械人



系统设计出的机械人并不总是最佳品质,需要控制每个机械人的运动和评估其功效

RoboGrammar 使用图形语法的规则来设计成千上万个潜在的机械人结构。有些看起来有点像赛车,有些看起来像蜘蛛,或者是像一个在做仰卧起坐的人。



系统最佳化后的用于在冰上行走的机械人模子



Allan Zhao 说:「看到林林总总的设计,我们感应倍受鼓舞。这无疑显示了图形语法的创造力。」 然则研究人员也示意,系统设计出的机械人并不总是最佳品质。而且,系统给出的设计在很大程度上基于人们输入的零件类型。



要想选择最佳的机械人设计,就需要控制每个机械人的运动和评估其功效。Allan Zhao 说,「到目前为止,这些机械人只是模子。」 该团队为每个机械人开发了一个控制器,其演算法称为模子展望控制(Model Predictive Control),以快速向前移动为优先级。控制器是一组指令,将这些结构赋予生命,控制机械人种种马达的运动顺序。



「机械人的形状和控制器是慎密相连的,这就是为什么我们必须为每个给定的机械人单独最佳化控制器的缘故原由。」 一旦每个模拟机械人都可以自由移动,研究人员便可以通过 「图形启发式搜索」 来寻找高性能的机械人。



这套系统的发现,为的不是取代人们举行设计,Allan Zhao 希望能够借助这一系统引发人们的创造力。



哥伦比亚大学机械工程师、电脑科学家 Hod Lipson 虽然没有介入这个项目,然则他以为,「这项事情是 25 年来在自动设计机械人的形态和控制方面的最高成就。」「使用形状语法的想法已经泛起一段时间了,然则没有哪个像这个作品一样完美地实现了这个想法。」



  • 本文授权转载自cnBeta
发表评论
请自觉遵守互联网相关的政策法规,严禁发布色情、暴力、反动的言论。
评价:
表情:
用户名: 验证码:点击我更换图片