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UC伯克利最会跳的机器人已经跳出实验室,跳到户外然后栽进草丛:宝盈集团

发布日期:2021-08-12 23:30浏览次数:
本文摘要:[图片来源:UC Berkeley所有者:UC Berkeley](公众号:)表示:加州大学伯克利分校几年前开发的独特的单腿跳跃机器人Salto最近开始了新的升级,将在ICRA2019会议上展示。IEEE Spectrum对全文编译器的最新进展情况进行了说明,其中包括:在很多人的眼里,加州大学伯克利分校的Salto是2016年以后最喜欢的机器人之一,之后机器人技术飞跃的几年里,Salto开始有点过时。保持与第一代Salto相同的原理,但一系列升级证明了更多的动态操作能力。

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[图片来源:UC Berkeley所有者:UC Berkeley](公众号:)表示:加州大学伯克利分校几年前开发的独特的单腿跳跃机器人Salto最近开始了新的升级,将在ICRA2019会议上展示。IEEE Spectrum对全文编译器的最新进展情况进行了说明,其中包括:在很多人的眼里,加州大学伯克利分校的Salto是2016年以后最喜欢的机器人之一,之后机器人技术飞跃的几年里,Salto开始有点过时。保持与第一代Salto相同的原理,但一系列升级证明了更多的动态操作能力。

完全的萨尔托需要两连跳。2017年增加的推进器获得了连接多个短跑所需的控制。去年,在IROS上,研究人员改进了控制器,使Salto具备了进行准确跳跃所需的智能,能够跨越一系列侧面障碍(或更多)。要在有动作狩猎的环境下冲刺,使Salto能够保持自己粗壮完整。

这得到了相当大的允许,研究人员自己也表示不能成为看起来很好的研究项目,或者可以拍更引人注目的视频。除此之外没有用。在今天的ICRA会议上,加州大学伯克利分校的机器人专家Justin Yim和Eric Salto (Ron Fearing的仿生微系统研究所)展示了Salto的最新版本,该版本增加了几乎躲避动作狩猎系统所需的感知和计算能力。

在实验室外,想跑多少,Salto能跑多少,几乎在室外都可以。(阿尔伯特爱因斯坦)Salto不是自动冲刺。因为它没有任何机载遥测。

Justin仍然在“驱动”这个机器人,让它继续在人行道上,避开障碍。爬楼梯也是人为的。论文中对运动序列的叙述警告说,为什么让人类掌握机器人不是个好主意。人类操作员指示机器人朝适当的方向跳跃,然后沿直线移动到0.43米以下的楼梯。

(阿尔伯特爱因斯坦,Northern Exposure(美国电视),)机器人接到向右上方跳的指示后,再次向左走。在人工发出机器人向左跳进灌木丛的指示之前,这个过程总共持续了19s。[图片来源:UC Berkeley所有者:UC Berkeley]新的机载姿态估计和跳跃控制系统(也称为SHOVE,用作湿跳跃方向和速度估计)已经足够实用。

即使在海绵这样结实的台面上,Salto也需要倒计时。利用航位推算每次跑后方位的变化,即使在几分钟内跳300次,这个估计也只能在1 ~ 2米之间波动(意味着每次冲刺的误差高于1厘米)。但是目前棘手的部分是如何正确评价Salto的姿势。假设研究人员所说的“姿势”是指有多保守(有多保守)。

姿势评价误差差距约为1度,各短跑之间有约0.5米的误差。也就是说,实际上Salto不需要准确地计划冲刺。

但是,这项工作已经展开,研究人员希望更高的准确度和控制能够在楼梯、家具、其他重工业、室内延衣、自然植物等坚硬的基础等多种表面上让机器人冲刺。(威廉莎士比亚、模板、模型)()研究人员表示,Salto的硬件已经充分使用,除了有可能升级发动机和电池,需要更大的冲刺之外。(威廉莎士比亚、斯图尔特、Northern Exposure(美国电视剧),)目前的研究集中在新的不道德上。

研究人员已经处于更小的状态。他们想让萨尔托减少强壮的脚,从地上跳到树枝上。

(威廉莎士比亚、泰姆派斯特、史东)Ron Fearing教授回答说,视频中提到“脚”和“手”不是相当大的升级,他仍然讨厌Salto。原始论文:“DRIFT-Free Roll and Pitch Estimation for High-acceleration Hopping”,《低加速度跳动中的无飘移的下坠和跳动估算》(被ICLR 2019收购)记录:该编译器由机器人技术博主在下面发布。


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