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机器人加紧对那些重大的坏煤渣块进行控制

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【机器人加紧对那些重大的坏煤渣块进行控制】
好吧，每个人都有自己的品味 。与纱线球交朋友的小猫是视频冲浪者的绝对磁铁，但是视频点击者的竞争对手永远不会最大限度地盯着他们想去的地方航行的人形机器人 。
最新的视频展示了移动中的人形机器人，他们在导致一个煤渣块迷宫的灵巧和成功的方式给观众留下了深刻的印象 。
关于后者的视频是IC，人体和机器认知研究所(IC) 。
“要走遍一个杂乱而复杂的环境，”团队说，有腿的机器人需要找出他们可以放脚的地方 。增加了挑战：无论地形是平坦的还是复杂的，都需要快速完成 。
IC的自主足迹规划计划正在波士顿动力公司的机器人和NASA开发的Valkyrie上进行 。
该团队使用了两个机器人，Atlas(波士顿动力学)和Valkyrie(宇航局约翰逊航天中心)进行最近的展示 。另一个关键特征是它的“头部” 。
“该方法使用机器的传感器来计算出人类选择位置的最有效路径，” TNW说 。
“在这段视频中，”叙述者说，“我们使用Carnegie Robotics MultiSense SL头来生成环境的点云 。通过将这个点云分割成平面区域，我们代表了来自感知传感器的大量数据 。更紧凑的形式 。“
他们进一步将这些平面区域分解为多边形的集合 。Engadget：“然后将每个部分解释为一系列多边形以创建环境模型，这样机器人就可以规划出每个步骤，从起点到目标 。”
在DARPA挑战期间，IC团队之前使用过Atlas机器人 。操作员指示Atlas 。脚步声被放置在界面中 。这个过程很慢，给运营商带来了负担 。另一个缺点是他们放置个人的脚步很容易出错 。阿特拉斯在决赛第一天倒下 。
这次，为了规避人为错误，新系统让操作员选择所需的位置，TNW说，“但最终依靠算法来弄清楚如何让机器人到达并避开障碍物 。”
“基本上，IC通过指定机器人的起点和终点来管理这些复杂的导航操作，”在TechCrunch的 Darrell Etherington说道，“然后逐步绘制所有可能的路径，评估每个路径的成本，最终到达最佳路径 - 所有这些都可以在现代硬件上相对快速地发生 。“
在一个测试的视频场景中，它显示团队让机器人走过一组煤渣块，那里只有几个可能的立足点 。他们还可以规划机器人别无选择的路径，只能使用部分立足点 。
目前，他们在视频笔记中表示，狭窄的地形成功率约为50%，崎岖的地形约为90%，而平地则接近100% 。
总部位于宾夕法尼亚州匹兹堡的Carnegie Robotics公司是一家先进的机器人传感器和平台供应商 。最初的MultiSense SL 是DARPA机器人挑战赛(DRC)中Atlas 人形机器人的首选传感器 。作为人形头部，SL提供了大部分用于遥控操作和自动控制的感知数据 。
下一步是什么?
他们在视频笔记中说：“我们计划提高计划人员的速度以及通过迷宫计划和看不见目标的能力 。”
很明显，该团队正在继续尝试征服双足步行 。
IC团队表达了同样的意见 。
“我们的人形项目专注于推动我们的双足人形能力，以便在不知道环境传感器环境的情况下处理崎岖的地形 ......我们也在关注强大处理外部干扰的能力 。我们的目标是解决越来越困难的问题行走挑战 。“
该视频和文件已提交给类人生物2019 -国际会议人形机器人的事件发生在今年下半年 。

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