В основе контроллера Atlas лежит технология, называемая Model Predictive Control (MPC). Наша модель представляет собой описание того, как действия робота повлияют на его состояние, и мы используем эту модель, чтобы предсказать, как состояние робота будет меняться в течение короткого периода времени. Для управления роботом используется оптимизация: по измеренному состоянию робота МПК перебирает возможные действия, которые он может предпринять сейчас и в ближайшем будущем для наилучшего выполнения поставленной задачи.
Если предсказание в MPC — его сила, то потребность в модели — его проклятие: в простой модели будут упущены важные детали динамики робота, но сложная модель может потребовать слишком много вычислений для работы в реальном времени. В любом случае неточная модель приведет к неправильным прогнозам и действиям, что для Атласа обычно означает падение.
Наша предыдущая работа по паркуру и танцам использовала модель прогнозирующего управления с очень простой моделью робота, учитывая только его общий центр масс и инерцию при принятии решения о том, куда ступить и с какой силой отталкиваться от земли. Для этой манипулятивной работы мы расширили эту модель, чтобы учесть движение каждого сустава робота, импульс каждого звена в роботе и силы, которые робот прикладывает к объекту, который он несет или бросает. С этой более мощной моделью Атлас может рассматривать более интересные действия, такие как перенос тяжелого предмета при сохранении равновесия, одновременный прыжок по воздуху при выполнении броска и подгибание ног ровно настолько, чтобы приземлить наш «больной трюк».
Источник
Уникальность