CHIMP utfører en av de vanskeligste oppgavene - å prøve å feste en brannslange til en hydrant
Robotics Challenge er vert for Defense Advanced Research Projects Agency (DARPA) og lover å revolusjonere systemets evner og hvordan de er designet. La oss ta en titt på denne hendelsen og vurdere meningene til en rekke sentrale aktører
11. mars 2011 ble Japan rammet av et kraftig jordskjelv med et episenter omtrent 70 km utenfor østkysten av Honshu. Som et resultat av et jordskjelv i størrelsesorden 9, ble det dannet bølger som nådde en høyde på 40 meter og forplantet seg innover landet i 10 km.
Atomkraftverket Fukushima I sto i veien for den ødeleggende tsunamien. Da gigantiske bølger traff stasjonen, ble reaktorene katastrofalt ødelagt. Denne hendelsen ble den verste atomtragedien siden ulykken ved atomkraftverket i Tsjernobyl i 1986. Denne hendelsen dannet grunnlaget for scenariet med kanskje et av de viktigste robotikkprogrammene til dags dato - DRC (DARPA Robotics Challenge - praktiske tester av robotsystemer under programmet Advanced Research and Development Administration fra det amerikanske forsvarsdepartementet).
DRC -rettssakene ble kunngjort i april 2012, og katastrofehjelp ble valgt som scenario for disse rettssakene. Utviklingen av nye systemer måtte utføres innenfor rammen av dette scenariet, hovedsakelig på grunn av at det var inkludert i de 10 viktigste oppdragene til det amerikanske forsvarsdepartementet, identifisert av Det hvite hus og forsvarsministeren i januar 2012. I desember 2013, innenfor rammen av disse konkurransene, passerte et viktig stadium, da de første "fullskala" testene ble utført i Florida for første gang.
DRC-er er forskjellige på flere innovative måter, de kombinerer virtuell testing og felttesting, og de er åpne for finansierte og ikke-finansierte team. Denne hendelsen består av fire såkalte seksjoner eller spor; DARPA ga økonomisk støtte til to spor B og B og åpnet disse konkurransene for alle nyankomne.
Av de fire sporene mottok to (spor A og spor B) finansiering. Etter en generell kunngjøring og søknadsinnlevering, valgte DARPA syv lag for spor A for å utvikle ny maskinvare og programvare; i spor B utviklet 11 team bare programvare.
Spor C er ikke finansiert og er åpent for nye medlemmer fra hele verden; I likhet med deltakerne i spor B, brukte deltakerne først og fremst et virtuelt robotsimuleringsprogram for å teste programvaren. Spor D er beregnet på utenlandske bidragsytere som ønsker å utvikle maskinvare og programvare, men uten DARPA -finansiering på noe tidspunkt.
Nøkkelen til den innovative DRC -tilnærmingen er komponenten VRC (Virtual Robotics Challenge). De topprangerte lagene - fra spor B eller C - vil motta finansiering fra DARPA, samt Atlas -roboten fra Boston Dynamics, som de vil delta i feltprøver med.
I mai 2013 søkte lag fra spor B og spor C om å kvalifisere seg til VRC, som ble arrangert måneden etter. Av mer enn 100 registrerte lag, fortsatte bare 26 å flytte til VRC og bare 7 lag nærmet seg tester i full skala.
VRC -ene fant sted i et svært nøyaktig virtuelt rom lisensiert under Apache 2 -lisensen fra Open Source Foundation. Lagene fikk i oppgave å fullføre tre av de åtte oppgavene som ble identifisert for ekte roboter i de første felttestene.
Testing
Selv om robotene demonstrert i VRC var imponerende, var ikke hvordan de ville oppføre seg i felttester 100% sikkert; Imidlertid sa Jill Pratt, programdirektør for DRC -konkurransen, at han var veldig fornøyd med deres evner. "Vi forventet at siden dette var den første fysiske delen av testen, kunne vi se mange maskinvareforstyrrelser, men faktisk var dette ikke tilfelle, all maskinvaren var veldig pålitelig. De første lagene, spesielt de tre første, klarte å få mer enn halvparten av poengene og gjorde betydelige fremskritt selv når vi bevisst forstyrret kommunikasjonskanalen."
Pratt var også imponert over mulighetene til Atlas -roboten, "Det overgikk virkelig våre forventninger … Boston Dynamics har gjort eksemplarisk arbeid for å sikre at ingen av lagene blir skadet av noen form for maskinvarefeil."
Imidlertid er det fortsatt rom for forbedring, for eksempel manipulatorarmer med begrenset arbeidsplass og lekkasjer fra robotens hydrauliske system. Moderniseringsprosessen begynte allerede før hendelsen i desember 2013. Pratt sa at han også vil øke antallet forskjellige instrumenter i finalen, og robotene vil mest sannsynlig ha et belte med verktøy som de trenger for å velge de nødvendige verktøyene og endre dem under utførelsen av manuset.
Atlas -roboten ble også berømmet av Doug Stephen, forsker og programvareingeniør ved Florida Institute for Human and Machine Cognitive Abilities, hvis team kom på andreplass på spor B i feltforsøk. "Dette er en ganske fantastisk robot … vi har jobbet med det 200 timers ren tid på to eller tre måneder, og dette er veldig uvanlig for en eksperimentell plattform - evnen til å jobbe jevnt og ikke bryte."
Det er bokstavelig talt heroisk innsats bak DRCs imponerende robotiske evner; oppgaver er designet for å være spesielt utfordrende og utfordre maskinvare og programvare utviklet av teamene.
Selv om oppgavene var vanskelige, synes Pratt ikke at DARPA satte baren for høyt, og bemerket at hver oppgave ble utført av minst ett av lagene. Å kjøre og føye ermene ble funnet å være de vanskeligste oppgavene. I følge Stephen var den første den vanskeligste: “Jeg vil definitivt si - oppgaven med å kjøre bil, og ikke engang på grunn av selve kjøringen. Hvis du vil ha fullstendig autonom kjøring, noe som er veldig vanskelig, så har du alltid en robotoperatør. Å kjøre var ikke så vanskelig, men å komme seg ut av bilen er mye vanskeligere enn folk kan forestille seg; det er som å løse et stort 3D -puslespill."
I samsvar med formatet til DRC -finalen, som skal utføres i desember 2014, vil alle oppgavene bli samlet til ett kontinuerlig scenario. Dette er alt for å gjøre det mer troverdig og gi teamene strategiske valg om hvordan de skal utføres. Vanskeligheten vil også øke, og Pratt la til: “Vår utfordring for lag som har gjort det bra på Homestead er å gjøre det enda vanskeligere. Vi skal fjerne de tilkoblede kablene, fjerne kommunikasjonskablene og erstatte dem med en trådløs kanal, mens vi skal forringe kvaliteten på tilkoblingen slik at den blir enda verre enn i tidligere tester."
"Planen min for øyeblikket er å gjøre forbindelsen periodisk, til tider må den forsvinne helt, og jeg tror at dette bør gjøres i en tilfeldig rekkefølge, slik det skjer i virkelige katastrofer. La oss se hva roboter kan gjøre, i noen sekunder, eller kanskje opp til et minutt, og prøve å utføre noen deloppgaver på egen hånd, selv om de ikke er helt avskåret fra operatørens kontroll, og jeg tror det vil være veldig interessant syn."
Pratt sa at sikkerhetssystemene også vil bli fjernet i finalen. "Dette betyr at roboten må tåle fallet, det betyr også at den må klatre på egen hånd, og det blir faktisk ganske vanskelig."
Schaft -robot fjerner rusk fra banen
Utfordringer og strategier
Av de åtte lagene under testene brukte fem ATLAS -roboten, men deltakerne i spor A - vinneren av Team Schaft og den tredje vinneren av Team Tartan Rescue - brukte utviklingen sin. Opprinnelig fra Carnegie Mellon University (CMU) National Robotics Engineering Center, har Tartan Rescue utviklet CMU Highly Intelligent Mobile Platform (CHIMP) for DRC -testing. Tony Stentz fra Tartan Rescue forklarte lagets begrunnelse for å utvikle sitt eget system: "Det kan være tryggere å bruke en humanoid robot fra hyllen, men vi visste at vi kunne lage et bedre design for katastrofeberedskap."
Vi visste at vi måtte lage noe grovt menneskelig, men vi likte ikke behovet for humanoide roboter for å opprettholde balansen mens vi beveget oss rundt. Når tofotede roboter beveger seg, må de holde balansen for ikke å falle, og dette er ganske vanskelig på en flat overflate, men når du snakker om å bevege deg gjennom konstruksjonsrester og tråkke på objekter som kan bevege seg, blir det enda vanskeligere. Derfor er CHIMPEN statisk stabil, den hviler på en ganske bred base og i oppreist stilling ruller den på et par spor ved føttene, slik at den kan gå frem og tilbake og snu på plass. Den kan plasseres lett nok til å holde ut hendene for å bære alt du trenger på oppdraget; når han trenger å bevege seg i vanskeligere terreng kan han falle på alle fire lemmer, siden han også har larvepropeller på hendene.
Uunngåelig stod team fra forskjellige baner overfor forskjellige utfordringer når de forberedte seg på testene. Instituttet for menneskelige og maskinkognitive evner fokuserte på programvareutvikling, fordi dette er det vanskeligste problemet - overgangen fra VRC til feltproblemer. Stephen sa at "da Atlas -roboten ble levert til oss, hadde den to" moduser "som du kunne bruke. Den første er et enkelt sett med bevegelser levert av Boston Dynamics som du kan bruke til bevegelse og som har vært litt underutviklet. Det viste seg at de fleste lagene brukte disse innebygde modusene fra Boston Dynamics under Homestead-konkurransen, veldig få lag skrev sin egen robotstyringsprogramvare og ingen skrev sin egen programvare for hele roboten …"
"Vi skrev vår egen programvare fra bunnen av, og det var en kontroller for hele kroppen, det vil si at det var en kontroller som fungerte i alle oppgaver, vi byttet aldri til andre programmer eller til en annen kontroller … Derfor en av de vanskeligste oppgavene var å lage programkoden og kjøre den på Atlas, da den var en svart boks da Boston Dynamics presenterte den for oss, men det er deres robot og deres IP, så vi hadde virkelig ikke tilgang på lavt nivå til den innebygde datamaskinen Our programvare kjører på en ekstern datamaskin og kommuniserer deretter med bruk av et API (Application Programming Interface) over fiber med en innebygd datamaskin, så det er store forsinkelser og problemer med synkronisering, og det blir ganske vanskelig å kontrollere et så komplekst system som Atlas."
Selv om det var vanskeligere og tidkrevende å skrive din egen kode fra bunnen av for Institute for Human and Machine Cognitive Abilities, mener Stephen at denne tilnærmingen er mer lønnsom, siden når problemer oppstår, kan de løses raskere enn å stole på Boston Dynamics. I tillegg var Atlas -ledsagerprogramvaren ikke like avansert som programvaren som Boston Dynamics bruker i sine egne demoer “da de sendte roboten … sa de ganske åpent at bevegelsene ikke er det du ser når Boston Dynamics laster opp en video av roboten til Youtube. jobber med programvaren til dette selskapet. Dette er en mindre avansert versjon … dette er nok for å trene roboten. Jeg vet ikke om de skulle gi koden til kommandoene de skulle bruke, jeg tror ikke de forventet at alle skulle skrive sin egen programvare. Det vil si at det som ble levert sammen med roboten er mulig helt fra begynnelsen og ikke var ment å fullføre alle åtte oppgavene i DRCs praktiske tester."
Den største utfordringen for Tartan Rescue -teamet var den stramme timeplanen de måtte følge når de utviklet den nye plattformen og tilhørende programvare. “For femten måneder siden var CHIMP bare et konsept, en tegning på papir, så vi måtte designe delene, lage komponentene, sette alt sammen og teste alt. Vi visste at det ville ta mesteparten av tiden vår, vi kunne ikke vente og begynne å skrive programvare til roboten var klar, så vi begynte å utvikle programvare parallelt. Vi hadde faktisk ikke en fullverdig robot å jobbe med, så vi brukte simulatorer og maskinvaresubstitutter under utviklingen. For eksempel hadde vi en egen manipulatorarm som vi kunne bruke til å kontrollere visse ting for et enkelt lem, forklarte Stentz.
Med henvisning til komplikasjonene som vil bidra til nedbrytningen av dataoverføringskanaler, bemerket Stentz at denne beslutningen ble tatt helt fra begynnelsen spesielt for slike situasjoner, og at det ikke er et veldig vanskelig problem. “Vi har sensorer montert på robotens hode-laseravstandsmålere og kameraer-slik at vi kan bygge et komplett 3D-teksturkart og en modell av robotens miljø; Dette er det vi bruker fra operatørsiden til å kontrollere roboten, og vi kan forestille oss denne situasjonen i forskjellige oppløsninger avhengig av tilgjengelig frekvensbånd og kommunikasjonskanal. Vi kan fokusere vår oppmerksomhet og få en høyere oppløsning på noen områder og en lavere oppløsning på andre områder. Vi har muligheten til å fjernstyre roboten direkte, men vi foretrekker et høyere kontrollnivå når vi definerer mål for roboten, og denne kontrollmodusen er mer motstandsdyktig mot tap av signaler og forsinkelser.”
Schaft -roboten åpner døren. Forbedrede robotteknologiske evner vil være et must for fremtidige systemer
Neste skritt
Stentz og Stephen sa at teamene deres for tiden evaluerer sine evner i virkelige tester for å vurdere hvilke handlinger som må gjøres for å komme videre, og at de venter på en DARPA-gjennomgang og tilleggsinformasjon om hva som vil bli i finalen. Stephen sa at de også ser frem til å motta noen modifikasjoner for Atlas, og noterer seg et allerede godkjent krav til finalen - bruk av en innebygd strømforsyning. For CHIMP er dette ikke et problem, siden roboten med elektriske stasjoner allerede kan bære sine egne batterier.
Stentz og Stephen var enige om at det er en rekke utfordringer som må løses i utviklingen av robotsystemområdet og ved å lage plattformtyper som kan brukes i katastrofehjelpsscenarier. Jeg vil si at det ikke er én ting i verden som kan være et universalmiddel. Når det gjelder maskinvare, tror jeg at maskiner med mer fleksible manipulasjonsevner kan være nyttige. Når det gjelder programvare, tror jeg at roboter trenger et større autonomi slik at de kan prestere bedre uten en kommunikasjonskanal i fjernoperasjoner; de kan fullføre oppgaver raskere fordi de gjør mye selv og tar flere beslutninger per tidsenhet. Jeg tror den gode nyheten er at DARPA -konkurranser virkelig er designet for å markedsføre både maskinvare og programvare, sier Stentz.
Stephen mener at forbedringer i teknologiutviklingsprosesser også er nødvendig. "Som programmerer ser jeg mange måter å forbedre programvare, og jeg ser også mange forbedringsmuligheter når jeg jobber med disse maskinene. Mange interessante ting skjer i laboratorier og universiteter der det kanskje ikke er en sterk kultur i denne prosessen, så noen ganger går arbeidet tilfeldig. Når du ser på de virkelig interessante prosjektene i DRC -forsøkene, innser du at det er mye plass til maskinvareforbedringer og innovasjon."
Stephen bemerket at Atlas er et godt eksempel på hva som kan oppnås - et brukbart system utviklet på kort tid.
For Pratt er imidlertid problemet mer definert, og han mener at programvareforbedring bør komme først. “Poenget jeg prøver å få frem er at hoveddelen av programvaren er mellom ørene. Jeg mener, hva som skjer i operatørens hjerne, hva som skjer i robotens hjerne, og hvordan de to er enige med hverandre. Vi ønsker å fokusere på maskinvaren til roboten, og vi har fortsatt problemer med den, for eksempel har vi problemer med produksjonskostnader, energieffektivitet … Utvilsomt den vanskeligste delen er programvaren; og det er programmeringskoden for robot-menneskelig grensesnitt og programmeringskoden for robotene selv å utføre oppgaven på egen hånd, som inkluderer persepsjon og situasjonsbevissthet, bevissthet om hva som skjer i verden og valg basert på hva roboten oppfatter."
Pratt mener å finne kommersielle robotapplikasjoner er nøkkelen til å utvikle avanserte systemer og flytte industrien fremover. "Jeg tror vi virkelig trenger kommersielle applikasjoner utover katastrofehåndtering og generelt forsvar. Sannheten er at markedene, forsvar, beredskap og katastrofehjelp er små i forhold til det kommersielle markedet."
“Vi liker å snakke mye om dette på DARPA, og tar mobiltelefoner som et eksempel. DARPA har finansiert mange av utviklingene som førte til teknologien som ble brukt i mobiltelefoner … Hvis dette bare var forsvarsmarkedet som cellene var beregnet på, ville de koste mange størrelsesordener mer enn nå, og dette skyldes stort kommersielt marked som har gjort det mulig å få utrolig tilgjengelighet av mobiltelefoner …"
"Innen robotikk er vårt syn at vi trenger akkurat denne hendelsesrekkefølgen. Vi må se den kommersielle verden kjøpe applikasjoner som får prisene til å falle, og så kan vi lage systemer spesielt for militæret, der det vil bli gjort kommersielle investeringer."
De åtte første lagene vil delta i forsøkene i desember 2014 - Team Schaft, IHMC Robotics, Tartan Rescue, Team MIT, Robosimian, Team TRAClabs, WRECS og Team Trooper. Hver vil motta 1 million dollar for å forbedre løsningene sine, og til slutt vil det vinnende teamet motta en premie på 2 millioner dollar, selv om anerkjennelse for de fleste er mye mer verdt enn penger.
Robosimian fra NASAs Jet Propulsion Laboratory har en uvanlig design
Virtuelt element
DARPAs inkludering av to spor i DRC -forsøk, der bare programvareutviklingsteam deltar, snakker om ledelsens ønske om å åpne programmer for en størst mulig krets av deltakere. Tidligere var slike teknologiutviklingsprogrammer privilegier for forsvarsselskaper og forskningslaboratorier. Opprettelsen av et virtuelt rom der hvert lag kan teste programvaren sin, tillot imidlertid konkurrenter som hadde liten eller ingen erfaring med å utvikle programvare for roboter å konkurrere på samme nivå som kjente selskaper på dette feltet. DARPA ser også på det simulerte rommet som en langsiktig arv fra DRC-testing.
I 2012 ga DARPA i oppdrag fra Open Source Foundation å utvikle et virtuelt rom for utfordringen, og organisasjonen begynte å lage en åpen modell ved hjelp av Gazebo -programvare. Gazebo er i stand til å simulere roboter, sensorer og objekter i en 3D -verden, og er designet for å gi realistiske sensordata og det som beskrives som "fysisk plausible interaksjoner" mellom objekter.
Open Source Foundation -leder Brian Goerkey sa at Gazebo ble brukt på grunn av sine påviste evner. “Denne pakken er ganske mye brukt i robotsamfunnet, og derfor ønsket DARPA å satse på den, fordi vi så fordelene med den den gjør; vi kunne bygge et fellesskap av utviklere og brukere rundt det."
Selv om Gazebo allerede var et velkjent system, bemerket Gorky at mens det fortsatt var rom å strebe etter, bør det tas skritt for å oppfylle kravene identifisert av DARPA. “Vi har gjort veldig lite for å modellere gåroboter, vi fokuserte hovedsakelig på plattformer på hjul, og det er noen aspekter ved modellering av turroboter som er ganske forskjellige. Du må være veldig forsiktig med hvordan du lager kontaktoppløsning og hvordan du modellerer roboten. På denne måten kan du få gode parametere i bytte mot nøyaktighet. Mye innsats har gått til detaljert simulering av robotens fysikk, slik at du kan få simuleringer av god kvalitet og også få roboten til å fungere i nesten sanntid, i motsetning til å jobbe i en tidel eller en hundredel av sanntid, noe som sannsynligvis er hvis ikke for all innsatsen du legger ned i det."
En simulert Atlas -robot setter seg inn i en bil under den virtuelle konkurransestadiet i DRK
Når det gjelder simulering av Atlas -roboten for virtuelt rom, sa Görki at stiftelsen måtte starte med et grunnleggende datasett. “Vi startet med en modell levert av Boston Dynamics, vi startet ikke med detaljerte CAD -modeller, vi hadde en forenklet kinematisk modell som ble levert til oss. I utgangspunktet en tekstfil som sier hvor langt dette beinet er, hvor stort det er og så videre. Utfordringen for oss var å justere denne modellen riktig og nøyaktig slik at vi kunne få et kompromiss i ytelsen i bytte mot nøyaktighet. Hvis du modellerer det på en forenklet måte, kan du introdusere noen unøyaktigheter i den underliggende fysikkmotoren, noe som vil gjøre det ustabilt i visse situasjoner. Derfor er mye arbeid å endre modellen litt og i noen tilfeller skrive din egen kode for å simulere visse deler av systemet. Dette er ikke bare en simulering av enkel fysikk, det er et nivå som vi ikke kommer til å gå under."
Pratt er veldig positiv til det som er oppnådd med VRC og simulert plass. “Vi har gjort noe som ikke har skjedd før, laget en realistisk prosessimulering fra et fysisk synspunkt som kan kjøres i sanntid slik at operatøren kan utføre sitt interaktive arbeid. Du trenger virkelig dette, siden vi snakker om en person og en robot som ett team, så simuleringen av en robot skal fungere i samme tidsramme som en person, noe som betyr i sanntid. Her er det igjen et kompromiss mellom modellens nøyaktighet og stabiliteten … Jeg tror at vi har oppnådd mye i den virtuelle konkurransen."
Stephen forklarte at IHMCs institutt for menneskelige og maskinkognitive evner sto overfor forskjellige utfordringer innen programvareutvikling. "Vi brukte vårt eget simuleringsmiljø, som vi integrerte med Gazebo som en del av en virtuell konkurranse, men mye av utviklingen vår foregår på plattformen vår som heter Simulation Construction Set … vi brukte programvaren vår da vi lanserte en ekte robot, vi gjorde mye modellering og denne en av hjørnesteinene våre, vi ser frem til mye god programvareutviklingsopplevelse."
Stephen sa at Java -programmeringsspråket foretrekkes ved IHMC fordi det har "en virkelig imponerende verktøykasse som har vokst opp rundt det." Han bemerket at når vi kombinerer Gazebo og hans egen programvare, er "hovedproblemet at vi skriver programvaren vår i Java, og mesteparten av programvaren for roboter bruker C eller C ++, som er veldig bra for innebygde systemer. Men vi vil jobbe i Java slik vi vil - for å få koden til å fungere i en bestemt tidsramme, ettersom den er implementert i C eller C ++, men ingen andre bruker den. Det er et stort problem å få alle Gazebo -programmene til å fungere med vår Java -kode.”
DARPA og Open Source Foundation fortsetter å utvikle og forbedre simulering og virtuelt rom. “Vi begynner å implementere elementer som vil gjøre simulatoren mer nyttig i et annet miljø, utenfor redningsstedet. For eksempel tar vi programvaren vi brukte i konkurransen (kalt CloudSim fordi den simulerer i cloud computing -miljøet), og vi utvikler den med den hensikt å kjøre på skyservere, sier Görki.
En av de viktigste fordelene med å ha et simulert miljø åpent for offentlig bruk og arbeide med det i skyen er at beregninger på høyt nivå kan utføres av kraftigere systemer på servere, og dermed tillate folk å bruke sine lette datamaskiner og til og med netbooks og nettbrett. å jobbe på arbeidsplassen din. Görki tror også denne tilnærmingen vil være svært nyttig for undervisning, så vel som for produktdesign og utvikling. "Du vil få tilgang til dette simuleringsmiljøet fra hvor som helst i verden og prøve din nye robot i det."
