Por que é tão difícil andar?


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Pelo menos, com duas pernas. O Asimo , um dos robôs humanóides mais conhecidos, já é capaz de andar, embora não pareça fazer isso muito estável. E é um resultado recente.

Até onde eu sei, as pernas são essencialmente sistemas não lineares multidimensionais, a teoria de seu controle está em algum lugar na fronteira do "muito difícil" e do "impossível".

Mas, por exemplo, os aviões são igualmente multidimensionais e não lineares, apesar disso, os pilotos automáticos estão controlando-os o suficiente algumas décadas atrás. Eles são confiáveis ​​o suficiente para confiar a vida de centenas de seres humanos vivos a eles.

Qual é a diferença essencial, o que torna a caminhada tão difícil, enquanto o avião controla tão fácil?


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Essa é uma boa pergunta que merece uma resposta analítica séria. Estou confiante de que, comparando os objetivos de controle dos dois sistemas, a resposta será óbvia, mas para isso, sua pergunta deve ser refinada para que as respostas não façam suposições incorretas. Quando você faz referência à caminhada robótica, está falando sobre caminhar em ambientes desconhecidos (obstáculos, terrenos irregulares etc.)? Quando você se refere a pilotos automáticos, você quer apenas incluir cruzeiros ou está sugerindo que o vôo autônomo completo foi resolvido?
JSycamore

Respostas:


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Não sei se concordo que a caminhada bípede é muito mais difícil que o controle do avião. Depende de como você olha para isso.

Muitos robôs podem andar (caminhada bípede) e muitos aviões são difíceis de controlar por causa de suas características ou condições de vôo. É mais fácil para os robôs andar em boas condições. Existem muitas condições climáticas difíceis demais para o controle de muitos aviões. Ocasionalmente, alguns desses aviões com centenas de pessoas caem por causa disso.

Mas vamos nos concentrar no que torna difícil a locomoção bípede nos robôs e por que os robôs ambulantes não estão na casa de todos, já que acho que essa é sua verdadeira pergunta.

Caminhar exige compreender e reagir à maneira como o ambiente e a gravidade aplicarão forças e se moverão ao seu corpo. A maioria dos robôs ambulantes mede a orientação de todas as suas partes e possui um sensor inercial (como o ouvido interno) que informa como eles são orientados com a gravidade e, portanto, podem prever (e controlar) a influência da gravidade em seus movimentos.

Compreender como o ambiente aplicará forças a você é mais difícil. Andar sobre uma superfície lisa e dura é fácil porque você pode fazer suposições sobre como é o contato entre o pé e o chão e qual é o atrito entre eles. Muitos robôs ambulantes terão um sensor de força-torque no tornozelo para ajudar a medir esses contatos. Alguns terão sensores de contato na planta do pé.

Se você tentar andar em uma superfície irregular ou instável, isso se tornará muito mais difícil. Você não pode mais fazer suposições, mas sim estimar em tempo real qual é o atrito do contato. Isso é difícil sem os sensores certos, e se o robô foi projetado com várias suposições sobre o ambiente de caminhada em mente, ele terá dificuldades em um ambiente diferente. Se você estimar o atrito e o apoio do pé errados, o robô escorrega e cai.

Isso é contato com os pés ... mas, é claro, quando navegamos por um ambiente em que usamos nossas mãos para estabilidade, podemos nos inclinar contra algo temporariamente, esbarramos nas coisas e nos recuperamos disso. Se você observar a pesquisa em robótica humanóide, verá que diferentes projetos investigaram (e até certo ponto resolveram) todos esses problemas.

Agora pense nas coisas que causam uma falha na sua caminhada. Um pequeno lábio que você não viu na porta o tropeçará. Um passo com uma altura diferente da dos outros pode fazer você tropeçar. Uma superfície em que você está em colapso fará com que você perca o equilíbrio. Um bom robô ambulante terá que perceber e controlar todas essas coisas. Portanto, não apenas precisamos de controle para caminhar e controle para recuperação de exceções, mas também bons modelos de percepção e ambiente para prever onde precisamos mudar nosso controle para uma abordagem diferente e mais apropriada.

O problema se torna muito complexo. Não é um problema de controle, é um sistema total de percepção, planejamento, reflexo e controle que precisa ser projetado. A cada ano, avançamos, mas é necessário mais progresso na criação de um sistema com toda a detecção, fusão de sensores, processamento e atuação necessários para uma boa locomoção bípede nos ambientes humanos.

Por que é tão difícil andar? Se eu tivesse que escolher um, diria que a percepção é a área que precisa de mais trabalho, e não de controle.


Obrigado pela informação. Posso discordar de " Muitos aviões são difíceis de controlar ". Estes aviões são controlados com base em sistemas lineares e sistemas lineares são um campo muito bem estabelecido. A estabilidade é preto e branco em sistemas lineares.
CroCo 27/02

A estabilidade é preto e branco na teoria de sistemas lineares. Aviões de verdade não funcionam assim. Eles não são lineares. Você pode revisar as abordagens que estão sendo usadas e pesquisadas para os controladores de vôo.
hauptmech

Por favor, consulte as palestras do Pro. Jean-Jacques Slotine no MIT. Em suas palestras, ele afirma esse fato em relação aos aviões, no entanto, esse não é o caso de caças a jato ou aviões que realizam manobras agressivas.
CroCo 1/17

Penso que, se discutíssemos o assunto, não haveria discordância, apenas um esclarecimento sobre quais tipos de avião e condições de vôo seriam tratáveis ​​para controle linear e comprovadamente estáveis. Eu adicionei um qualificador na minha resposta para tentar torná-lo mais claro.
hauptmech

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Primeiro, você deve levar em conta o símbolo todo poderoso: $

A pesquisa está sempre em desacordo com US $, e é notoriamente difícil obter todo o financiamento que você deseja. Enquanto isso, a indústria de aviões está obtendo um lucro de 33 bilhões de dólares em 2016. É muito dinheiro para trabalhar e muitas razões para dar a pessoas que podem criar sistemas automatizados para os piores cenários, como a incapacidade do piloto, etc.

Também há tempo. Muitos anos e pessoas foram gastas trabalhando em aviões e aperfeiçoando seu objetivo singular de fazer as pessoas se moverem pelo céu.

Academicamente, é um conjunto de problemas diferente. Os aviões, como observado, têm sido uma área de desenvolvimento em andamento há muito tempo (em relação às máquinas de caminhar). Tudo, do trem de pouso ao controle de impulso e manipulação dos ailerons, foi aprimorado extensivamente e modularmente; portanto, não é um processo "do zero" para automatizar esses procedimentos.

Caminhar, no entanto, é talvez uma tarefa mais complicada. Em primeiro lugar, há equilíbrio. O corpo humano levou milhões e milhões de anos para projetar, e temos toda a mecânica adequada sob a pele para virar o tornozelo de uma maneira ou de outra, etc. Replicar essas mecânicas é bastante difícil, mas ensinar um robô a (na escala de tempo adequada) ) entender e reagir ao equilíbrio é difícil. Em seguida, adicionamos a questão do terreno. Subir algumas escadas ou uma colina rochosa, equilibrando-se, ficou muito mais difícil. E ao caminhar, você levanta uma perna, deixa-se cair alguns centímetros à frente e depois se equilibra imediatamente, segurando um ponto de apoio e já levantando o outro pé.

Dito isto, acho que você pode estar perdendo alguns avanços interessantes no setor de caminhada robótica e pode ficar intrigado com o vídeo THIS Boston Dynamics.

Alguns minutos depois, e você certamente verá a escala do feito mecânico e tecnológico.


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Um robô bípede é essencialmente instável - uma pequena batida fará com que ele caia.

Uma aeronave comercial é essencialmente estável - uma pequena rajada de vento pode desviá-la do rumo, mas continuará voando no caminho certo e não cairá do céu.

Embora existam aeronaves com estabilidade relaxada , mas para estabilidade relaxada apenas recentemente eles podem ser controlados usando sistemas de controle automatizados bastante complicados, e mesmo assim eles não são tão instáveis ​​quanto um robô bípede.


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Caminhada dinâmica

A razão pela qual a caminhada bípede é mais difícil é porque simulações físicas reais como box2d, havok etc. são um novo conceito relativ na história do computador. O primeiro jogo amplamente conhecido que utilizou um mecanismo de física foi o Angry Birds (2009). Mais tarde, veio o simulador QWOP e outros.

A primeira pesquisa foi realizada no MIT Lab sob Marc Raibert. Ele não apenas construiu o robô de uma perna, mas também criou uma animação por computador que atendia aos requisitos do SIGGRAPH 1991. Mais tarde, o Boston Dynamics também desenvolveu uma simulação de física dentro de um novo algoritmo. O primeiro motor de jogo para o mercado consumidor que suportava personagens ambulantes foi o NaturalMotion Euphoria, programado por volta do ano 2000. Na época anterior, o hardware do computador não era rápido o suficiente para simular a física em tempo real. Um controlador bípede no topo de um mecanismo de física só pode ser inventado se a simulação funcionar razoavelmente rápido.

Pilotos automáticos em aviões

É simplesmente errado que existam pilotos automáticos para aviões ou que sejam capazes de pousar um Boeing A380. Até mesmo drones militares atuais como o X-47B precisam de um humano em loop para aterrissagem ( lições aprendidas durante o teste de desenvolvimento da aeronave x-47b, página 21 "Os operadores da missão trabalharam diretamente com codificadores para desenvolver / validar o plano"). Somente no universo steam-punk, aviões autônomos estão disponíveis e funcionam razoavelmente bem.


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" O primeiro jogo amplamente conhecido que utilizou um mecanismo de física foi o Angry Birds (2009). " Esta afirmação é extremamente distorcida em relação à propriedade "amplamente conhecida" e é simplesmente errada em geral. Havia muitos jogos antes do Angry Birds que utilizavam um mecanismo de física. Lembro-me de jogos baseados em física 2D dos anos 90. O manipulador de campo de energia de ponto zero do Half-Life 2 é um exemplo em 3D de 2004. O Angry Birds era popular, mas não era um mecanismo de física de última geração. E é questionável como esses mecanismos de jogos se comparam aos da robótica.
Unidade de flexão 22

Tudo bem, obrigado a resposta. Mas, embora a modelagem física seja uma novidade na TI, a teoria do controle não é. Correspondendo à comparação da questão, podemos ver: em 2009, os pilotos automáticos já eram uma tecnologia estável, bem testada e amplamente utilizada.
peterh - Restabelece Monica
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