Nu falder robotten med ynde

Det er svært nok at lære robotter at gå. Nu vil forskerne også lære dem at falde. Studier af katte i frit fald har ført til udvikling af en ny algoritme, der kan få robotter til at falde med katteynde.

14. oktober 2016 kl. 13.21

(Foto: Computerworld)

Af Rasmus Elm Rasmussen, Alt om Data

Denne artikel er oprindeligt bragt på Alt om Data. Computerworld overtog i november 2022 Alt om Data. Du kan læse mere om overtagelsen her.

Robotter bliver mere og mere almindelige over alt i både hjemmet, skolen, industrien og sundhedsplejen, hvor de i samarbejde med mennesker assisterer med produktion, pleje, indlæring og omsorg. Men moderne robotter er både dyre og relativt sårbare, og derfor er det vigtigt, at de kan færdes stabilt uden risiko for at falde.

Et fald kan i uheldige tilfælde forårsage alvorlige skader på en avanceret robot, som det kan være dyrt og kompliceret at udbedre og reparere. Det er også afgørende, at robotter ikke bare kan vælte ned over deres omgivelser og komme til at gøre skade på mennesker – patienter, ældre og børn.

Men nu har professor Karen Liu fra afdelingen for Interactive Computing ved Georgia Institute of Technology sammen med et forskningsteam udviklet en ny robotalgoritme, der kan redde en menneskelignende robot på to ben fra de fleste former for fald og snublen.
Med den nye algoritme indbygget i computerstyringen kan robotten reagere hensigtsmæssigt og afbøde næsten alle realistisk forekommende faldsituationer. Den kan undgå at snuble, men også udføre et rullefald og slå flere kolbøtter for at begrænse farten og skaderne ved mødet med underlaget.

I praksis sørger algoritmen for, at robotten vil kunne gennemføre et bredt udvalg af afværgemanøvrer lige fra at tage et ekstra skridt og tage fra med armene til at lande smidigt og blødt efter et sammenstød eller et kraftigt skub. I testforløb er det lykkedes at få en forsøgsrobot til at afværge en lang række skader på både sig selv om omgivelserne, og denne evne vil ikke mindst være af betydning for robotter, der skal færdes tæt sammen med mennesker eller sendes ud på redningsmissioner i besværligt terræn.

Almindelige robotter, hvor avancerede de end er, falder tungt, klodset og bestemt ikke videre graciøst.

Katte som forbillede

Den nyudviklede algoritme bygger på undersøgelser, som Karen Liu tidligere har foretaget af, hvordan katte ændrer og vrider deres kropsstilling midt i et fald for at kunne lande blidt på alle fire fødder.

Som mange katteejere har oplevet, kan de adrætte kræ redde sig helskindede gennem høje og livsfarlige fald. Det sker helt instinktivt. Karen Liu foretog studier af snesevis af kattefald i slowmotion og sammenlignede også dyrenes bevægelser med, hvordan udspringere, dykkere og astronauter orienterer kroppen under kunstspring, dyk og på rumvandringer i vægtløs tilstand.

Under udviklingen af algoritmen blev resultaterne testet i praksis på en lille menneskelignende metalrobot, Bioloid-GP, opbygget af en krop, to symmetriske ben og lange svingarme for at forskerholdet kunne sikre sig, at programmet rent faktisk virkede og ikke blot var en teoretisk beregningsmodel. Blandt andet kompenserede forskerne som led i de praktiske eksperimenter for den kendsgerning, at den lille og relativ tunge robot ikke kunne bevæge sig hurtigt nok i laboratorieomgivelserne til at illudere en realistisk faldsituation.

Alle katte og de fleste andre klatredyr har evnen til at vride sig i et fald og lande blødt på fødder og poter. Det kan robotter lære af.

Ved at placere robotten på et skråplan kunne Karen Liu accelerere både gang og fald, så det var muligt for forskerteamet at simulere og undersøge detaljerne i et længere rullefald, og tilegne sig klarhed over, hvordan robotten bedst muligt kunne afbøde eventuelle faldstød og skader.

Karen Liu og hendes medforskere nøjedes ikke blot med at studere og simulere de første faser i et skub eller snublefald, men i lige så høj grad påvirkningerne ved mødet med underlaget. Erfaringer fra disse studier viser, at de faktorer, der har mest indflydelse på alvorligheden af et fald er rækkefølgen af de bevægelser, der finder sted i løbet af faldet og kropsvinklen ved mødet med underlaget. ”Det er ikke faldet, der kan slå dig ihjel,” påpeger Karen Liu. ”Det er det pludselige bevægelsesstop i slutningen af faldsekvensen. Og her er faldvinklen en af de mest afgørende faktorer.”

Hidtil har robotdesignere ikke kunnet udstyre deres robotter med ”faldfornemmelse”, men det problem hævder Karen Liu nu at have løst.

To slags afværgemanøvrer

Ud over faldvinklen ved mødet med underlaget er eventuelle skader også for en stor del afhængig af, hvor meget kraft det kræver at standse robottens videre fremdrift. Derfor arbejder forskerne med to mulige løsningsstrategier, der hver for sig kan afbøde de værste følgevirkninger af pludselige og påtvungne bevægelsesstop.

Den første metode er at lade robotten udføre en eller flere kolbøtter for derved at reducere farten gradvis under rulningen, hvilket også kendes af dygtige akrobater som et ”rullefald”.

Den anden metode går ud på at lade robottens krop og lemmer fjedre ved nedslaget, på samme måde som akrobaten slapper af i faldet. Også det er med til at reducere de mest alvorlige faldskader. Det resultat kan i praksis opnås ved både at kombinere robottens indbyggede faldalgoritme med en vis stivhed i robottens ledsammenføjninger, hvilket også er med til at bremse faldpåvirkningerne.

Det forudsætter naturligvis, at robotten har tilstrækkelig computerkapacitet til at kunne bearbejde de nødvendige ordrer og data, og det har her vist sig, at robotter ikke på disse punkter er meget forskellige fra mennesker, der også har nøje grænser for, hvor hårdt og tungt de kan tåle at falde uden at blive skadet.

”En normal menneskehjerne er heller ikke i stand til at beregne den optimale rækkefølge af kropsbevægelser og vinkler hurtigt nok til helt at undgå faldskader under selv længerevarende fald,” forklarer Karen Liu.

”For det har ikke været livsnødvendigt for os at udvikle en så overlegen faldteknik modsat kattedyr og andre klatrende væsner. Selvom vi rent faktisk var i stand til at ændre kropsvinkel i løbet af et fald og på den måde opnå den mest hensigtsmæssige faldvinkel, gør vores krops opbygning, led og muskler det simpelthen ikke fysisk muligt at skifte kropsstilling så hurtigt, som katte evner at gøre det,” konstaterer Karen Liu.

”Men vores eksperimenter har vist, at en robot alligevel kan opnå en både blød og relativ ufarlig landing, selvom dens beregningskapacitet, motorer og servoteknologi ikke tillader så hurtige og voldsomme fald, som katte kan klare.”

Analyserer årsagen til faldet

Når det drejer sig om mere avancerede robotter med flere udvendige sensorer inddrager den nye algoritme tillige den direkte eller indirekte årsag til faldet.

Bliver robotten skubbet, eller støder den uheldigt ind i noget og mister balancen? Og i hvilken rækkefølge optræder i så fald disse påvirkninger, og hvor rammer de robotten og hvor hårdt?

Alle sådanne informationer er med til at få algoritmen til at udregne data for, hvilke afbødemanøvrer, der vil være brug for, så det resulterende fald imødegås mest hensigtsmæssigt.

”Vores nye algoritme tager både hensyn til robotters mekaniske begrænsninger og den almindelige robotcomputers kapacitet og foreslår på den baggrund netop den sekvens af bevægelser i situationen, der vil afbøde og begrænse et eventuelt fald mest muligt,” forklarer Karen Liu.