Отдельный процессор существенно ускоряет планирование движений робота

24.06.2016
handsome_robot

Большинство видео с роботами, проходящими полосу препятствий демонстрируют периоды “размышления” машин перед каждым следующим шагом - алгоритму планирования передвижения требуется время. Такие “размышления”, как правило, связаны с высокой нагрузкой на процессор.

Исследователи из Университета Дьюка, США, представили технологию, способную ускорить расчеты примерно в 3 раза и затратить на них почти в 20 раз меньше энергии.

Вместо того, чтобы использовать центральный и графический процессоры робота, ученые разработали специализированный процессор, который может оценивать шансы столкновения на каждом участке 3D-сетки одновременно!

Действия робота, построенного по такой схеме, выглядят практически “отрепетированными”, однако это не так - планирование траектории осуществляется в реальном времени, вот только теперь оно занимает миллисекунду! В публикации разработчиков представлены изображения, иллюстрирующие “вероятностную дорожную карту”, PRM робота - т.е. график, объединяющий совокупность точек в плоском или трехмерном пространстве, через которые может пройти машина, не столкнувшись с препятствием. Планирование траектории сводится ко введению в эту модель начальной и конечной точек движения, и последующей оценке наиболее эффективного маршрута между ними.

Классические алгоритмы планирования передвижения представляют собой поиск оптимального маршрута между преградами (на рисунке слева). Вероятностная дорожная карта (PRM) - это график, включающий все точки, через которые робот может пройти (правое изображение).

Следует отметить, что на практике нередко возникают проблемы, связанные с тем, что в ситуации, когда важная деталь робота должна попасть в определенную точку (например, манипулятор или элемент полезной нагрузки), менее важный элемент конструкции (например, оставшаяся часть “руки” робота) мешает процессу, встречая на пути преграду. Так возникает еще один показатель - “рабочий объем” (на изображении ниже):

Это проблемное место многих алгоритмов - роботу необходимо удостовериться, что “рабочий объем” не пересечется с преградой. Как правило, машина сверяет геометрическую модель объема с моделью окружающих объектов (каждый раз начиная с нуля), на что уходит 99% времени всех расчетов.

В Университете Дьюка решили использовать два нововведения. Первый подразумевает разовую генерацию порядка 150 тысяч “углов” вероятностной дорожной карты  потенциальных движений робота, исключающих столкновение с самим собой или объектами, неизбежно находящимися рядом (что особенно актуально для промышленных роботов). Второй - это использование отдельного процессора. Полученную “карту” уплотняют и оптимизируют, сводя к конкретным сценариям (порядка 10 тысяч расчетов). В рамках этих сценариев, из 150 тысяч “углов” отсеиваются те, которые система использует редко. В итоге остается порядка тысячи “углов”, что достаточно для того, чтобы робот мог решить поставленную перед ним задачу!


Изображения выше иллюстрируют алгоритм действий робота. Разработчики формируют описание робота (a), создают модель PRM (b),  фиксируют “достижимое рабочее пространство” и выделяют в нем соответствующий рабочий объем (с), формируют логическое выражение, с координатами в качестве входных данных и выдает “Истину” если движение возможно (d).  На следующем (e) этапе, выражение оптимизируется и превращается в алгоритм поиска. Когда робот формирует план движения, он анализирует окружение, определяет то, какие участки “картины окружающего мира” являются препятствиями и использует их координаты для расчета угрозы столкновения (f). Из всех расчетов сохраняются только те, которые исключают столкновения.

Далее в дело вступает новый процессор. Робот использует ПЛИС для реализации параллельных расчетов пространства движений. Устройство включает схемы обнаружения потенциальных преград, каждая из отдельных схем отвечает за один из углов модели PRM. Каждая схема получают на вход 3D-изображение в виде цветовой карты “глубин”, выдавая на выход ответ о том, приведет ли тот или иной маршрут к столкновению. Если преграда будет обнаружена, маршрут отсеивается, оставляя PRM из “свободных траекторий”, из которых устройству остается выбрать кратчайшую.

Расчеты могут проходить параллельно, что заметно ускоряет выбор роботом траектории движения.

Источник: spectrum.ieee.org
Источник иллюстраций: spectrum.ieee.org

Смотрите связанные статьи Robo-педии:

  Публикации

Последние материалы

Метки
AGV ai BVLOS DARPA DIY DIY (своими руками) DJI Lely pick-and-place RPA VTOL аватары авиация автоматизация автомобили автомобили и роботы автономные аддитивные технологии андроиды анималистичные АНПА антропоморфные Арт архитектура аэромобили аэропорты аэротакси безопасность безработица и роботы беспилотники бионика бионические больницы будущее бытовые роботы вакансии вектор вертолеты видео внедрения роботов внутритрубная диагностика водородные военные военные дроны военные роботы встречи высотные выставки газ Германия глайдеры горнодобыча городское хозяйство господдержка гостиницы готовка еды Греция грузоперевозки группы дронов гуманоидные дайджест Дания доение роботизированное доильные роботы дом домашние роботы доставка доставка беспилотниками доставка и роботы дронизация дронопорты дроны Европа еда железные дороги животноводство жилище захваты земледелие игрушки идеи измерения Израиль ИИ ИИ - вкратце инвентаризация Индия Иннополис инспекция интервью интерфейсы инфоботы Ирак Иран искусственный интеллект испытания исследования история Италия Казахстан как заработать Канада квадрупеды кейсы киборгизация кино Китай коботы коллаборативные роботы колонки коммунальное хозяйство компании компоненты конкурсы конспекты конструкторы концепты кооперативные роботы космос культура курьезы курьеры лабораторные роботы Латвия лесоустройство лизинг линки логистика люди и роботы магазины машинное обучение медицина медицина и роботы металлургия мнения мобильные роботы модульные мойка море морские мусор мусор и роботы навигация надводные наземные военные роботы налоги наука научные научные роботы необычные нефтегаз нефть Нидерланды Новая Зеландия Норвегия носимые роботы ОАЭ образование образовательная робототехника обучающие роботы общепит общепит и роботы общество Объединенное Королевство октокоптеры онлайн-курсы робототехники опрыскивание офисные охрана и беспилотники охрана и роботы парники патенты персональные роботы пищепром пляжи ПО подводные подводные роботы подземные пожарные пожарные роботы поиск полевые роботы полезные роботы полиция помощники Португалия порты последняя миля потребительские роботы почта право презентации пресс-релизы применение беспилотников применение дронов применение роботов прогнозы проекты производство производство дронов происшествия промышленность промышленные роботы противодействие беспилотникам псевдоспутники работа развлечения и беспилотники развлечения и роботы разгрузка разработка распознавание речи растениеводство регулирование регулирование дронов регулирование робототехники рекорды рисунки робомех робомобили роботакси роботизация робототехника роботрендз роботренды роботы роботы и автомобили роботы и мусор роботы и обучение роботы и развлечения роботы и строительство роботы телеприсутствия роботы-транспортеры робошум рои рой Россия Руанда сад садоводство сайт RoboTrends.ru сбор урожая сборка заказов сварка связь сделки сельское хозяйство сенсоры сервисные роботы синтез речи склады склады и роботизация соревнования сортировка сотрудничество софт-роботика социальная робототехника социальные социальные роботы спорт спорт и дроны спорт и роботы спутниковая статистика строительство судовождение США такси телеком телеприсутствие теплицы теплосети термины терроризм тесты технологии техносказки торговля транспорт транспортные роботы тренды трубопроводы трубопроводы и роботизация уборка Украина уличные роботы участники рынка фотограмметрия Франция химия хобби-беспилотники ховербайки Хождение цифры частоты чатбот шагающие роботы Швейцария Швеция шоу экзоскелеты эко-дроны экология электроника энергетика этика (робоэтика) Южная Корея юмор Япония

Подписка: RSS, Email, Telegram
  Информация