¿Por qué es tan difícil caminar?


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Al menos, en dos patas. Asimo , uno de los robots humanoides más conocidos, ya es capaz de caminar, aunque no parece que sea muy estable. Y es un resultado reciente.

Hasta donde sé, las patas son esencialmente sistemas no lineales de muchas dimensiones, la teoría de su control está en algún lugar en el límite de lo "muy duro" y lo "imposible".

Pero, por ejemplo, los aviones son igualmente multidimensionales y no lineales, a pesar de eso, los pilotos automáticos los están controlando bastante bien hace algunas décadas. Son lo suficientemente confiables como para confiarles la vida de cientos de humanos vivos.

¿Cuál es la diferencia esencial, qué hace que caminar sea tan difícil, mientras que el control del avión es tan fácil?


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Esta es una buena pregunta que merece una respuesta seria y analítica. Estoy seguro de que al comparar los objetivos de control de los dos sistemas, la respuesta será obvia, pero para hacer esto, su pregunta debe ser refinada para que las respuestas no hagan suposiciones incorrectas. Cuando hace referencia a la marcha robótica, ¿habla de caminar en entornos desconocidos (obstáculos, terreno irregular, etc.)? Cuando se refiere a los pilotos automáticos, ¿se refiere solo a incluir cruceros o sugiere que se ha resuelto un vuelo autónomo completo?
JSycamore

Respuestas:


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No estoy seguro de estar de acuerdo en que la caminata bípeda es mucho más difícil que el control del avión. Depende de como lo veas.

Muchos robots pueden caminar (caminar bípedo) y muchos aviones son difíciles de controlar debido a sus características de vuelo o las condiciones de vuelo. Es más fácil para los robots caminar en buenas condiciones. Hay muchas condiciones climáticas demasiado difíciles para controlar muchos aviones. Ocasionalmente, algunos de esos aviones con cientos de personas en ellos se estrellan debido a esto.

Pero centrémonos en lo que dificulta la locomoción bípeda en los robots y por qué los robots andantes no están en la casa de todos, ya que creo que esa es su verdadera pregunta.

Caminar requiere comprender y reaccionar sobre cómo el medio ambiente y la gravedad aplicarán fuerzas y moverán su cuerpo. La mayoría de los robots que caminan miden la orientación de todas sus partes y tienen un sensor de inercia (como su oído interno) que les dice cómo están orientados con la gravedad, por lo que pueden predecir (y controlar) la influencia de la gravedad en su movimiento.

Comprender cómo el medio ambiente te aplicará fuerzas es más difícil. Caminar sobre una superficie dura y lisa es fácil porque puede hacer suposiciones sobre cómo es el contacto entre el pie y el piso, y cuál es la fricción entre ellos. Muchos robots que caminan tendrán un sensor de fuerza-torque en el tobillo para ayudar a medir estos contactos. Algunos tendrán sensores de contacto en la planta del pie.

Si intenta caminar sobre una superficie irregular o inestable, se vuelve mucho más difícil. Ya no puede hacer suposiciones, sino que debe estimar en tiempo real cuál es la fricción del contacto. Esto es difícil de hacer sin los sensores correctos, y si el robot fue diseñado con un montón de suposiciones sobre el entorno para caminar en mente, tendrá dificultades en un entorno diferente. Si estima que la fricción y el apoyo del pie son incorrectos, el robot se resbala y cae.

Eso es contacto con los pies ... pero, por supuesto, cuando navegamos por un entorno en el que usamos nuestras manos para la estabilidad, podríamos apoyarnos contra algo temporalmente, tropezar con cosas y recuperarnos de eso. Si observa la investigación que se está realizando en robótica humanoide, verá que diferentes proyectos han investigado (y hasta cierto punto, resuelto) todos estos problemas.

Ahora piense en las cosas que hacen que su caminar falle. Un pequeño labio que no viste en una puerta te hará tropezar. Un paso que tiene una altura diferente a los demás puede hacer que tropieces. Una superficie sobre la que está parado que se derrumba hará que pierda el equilibrio. Un buen robot caminante tendrá que percibir y controlar todas estas cosas. Entonces, no solo necesitamos control para caminar y control para la recuperación de excepciones, sino también una buena percepción y modelos de entorno para predecir dónde necesitamos cambiar nuestro control a un enfoque diferente y más apropiado.

El problema se vuelve muy complejo. No es un problema de control, es un sistema total de percepción, planificación, reflejo y control que debe diseñarse. Cada año avanzamos, pero se necesita más progreso en la creación de un sistema con toda la detección, fusión de sensores, procesamiento y actuación necesarios para una buena locomoción bípeda en entornos humanos.

¿Por qué es tan difícil caminar? Si tuviera que elegir uno, diría que la percepción es el área que necesita más trabajo, en lugar de control.


Gracias por la info. Puedo estar en desacuerdo con " Muchos aviones son difíciles de controlar ". Estos aviones se controlan en base a sistemas lineales y los sistemas lineales están muy bien establecidos en el campo. La estabilidad es en blanco y negro en sistemas lineales.
CroCo

La estabilidad es en blanco y negro en la teoría de sistemas lineales. Los aviones reales no funcionan de esa manera. No son lineales Puede revisar los enfoques que se utilizan e investigan para los controladores de vuelo.
hauptmech

Por favor, consulte las conferencias de Pro. Jean-Jacques Slotine en el MIT. En sus conferencias, afirma este hecho con respecto a los aviones, sin embargo, este no es el caso de los aviones de combate o aviones que realizan maniobras agresivas.
CroCo

Creo que si lo discutiéramos no habría desacuerdo, solo una aclaración sobre qué tipos de aviones y condiciones de vuelo serían manejables para el control lineal y demostrablemente estables. Agregué un calificador en mi respuesta para tratar de hacerlo más claro.
hauptmech

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En primer lugar, debes tener en cuenta el símbolo todopoderoso: $

La investigación siempre está en desacuerdo con $, y es notoriamente difícil obtener toda la financiación que desea. Mientras tanto, la industria de los aviones está obteniendo una ganancia de 33 $ Bbb-billllllllion en 2016. Eso es mucho dinero para trabajar y muchas razones para dárselo a las personas que pueden hacer sistemas automatizados para los peores escenarios, como la incapacidad del piloto, etc.

También hay tiempo. Se han pasado muchos años y personas trabajando en aviones y perfeccionando su objetivo singular de hacer que las personas se muevan por el cielo.

Académicamente, es un conjunto de problemas diferente. Los aviones, como se señaló, han sido un área de desarrollo continuo durante (en relación con las máquinas para caminar) durante mucho tiempo. Todo, desde el tren de aterrizaje hasta el control de empuje y la manipulación de alerones, se ha trabajado en mejoras extensivas y modulares; Por lo tanto, no es un proceso 'desde cero' automatizar estos procedimientos.

Caminar, sin embargo, es quizás una tarea más complicada. En primer lugar, hay equilibrio. El cuerpo humano tardó millones y millones de años en diseñarse, y tenemos todas las mecánicas adecuadas debajo de la piel para girar nuestro tobillo de una manera u otra, etc. Replicar estas mecánicas es bastante difícil, pero enseñarle a un robot a (en la escala de tiempo adecuada) ) entender y reaccionar al equilibrio es difícil. Luego agregamos el tema del terreno. Subir unas pocas escaleras o una colina rocosa, equilibrarte es mucho más difícil. Y al caminar, levantas una pierna, básicamente te dejas caer unos centímetros hacia adelante y luego te atrapas, inmediatamente balanceándote, agarrando un punto de apoyo y ya levantando tu otro pie.

Una vez dicho esto, creo que es posible que se echa en falta un par de avances interesantes en el sector de la robótica-caminar, y usted podría estar intrigado por ESTA vídeo Boston Dynamics.

Unos minutos después, y seguramente verá la escala de la hazaña mecánica y tecnológica que es.


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Un robot bípedo es esencialmente inestable: un pequeño golpe hará que se caiga.

Un avión comercial es esencialmente estable: una pequeña ráfaga de viento puede moverlo fuera de curso, pero seguirá volando hacia arriba y no simplemente caerá del cielo.

Aunque existen aeronaves con estabilidad relajada , pero para una estabilidad relajada es solo recientemente que pueden controlarse utilizando sistemas de control automatizados bastante complicados, e incluso entonces no son tan inestables como un robot bípedo.


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Caminar dinámico

La razón por la que caminar en bípedo es más difícil es porque la simulación física realista como box2d, havok, etc. es un concepto relativamente nuevo en la historia de la computación. El primer juego ampliamente conocido que utilizó un motor de física fue Angry Birds (2009). Más tarde llegó el simulador QWOP y otros.

La primera investigación se realizó en MIT Lab con Marc Raibert. No solo construyó el robot de una pierna, sino que también creó una animación computacional que cumplió con los requisitos de SIGGRAPH 1991. Más tarde, Boston Dynamics también desarrolló por primera vez una simulación física dentro de un nuevo algoritmo. El primer motor de juego para el mercado de consumo que soportaba personajes ambulantes fue NaturalMotion Euphoria, que se programó alrededor del año 2000. La vez anterior, el hardware de la computadora no era lo suficientemente rápido como para simular la física en tiempo real. Un controlador bípedo encima de un motor de física solo puede inventarse si la simulación funciona bastante rápido.

Pilotos automáticos en aviones

Simplemente está mal que existan pilotos automáticos para aviones o que sean capaces de aterrizar un Boeing A380. Incluso los drones militares actuales como X-47B necesitan un humano en el circuito para aterrizar ( Lecciones aprendidas durante la prueba de desarrollo del avión x-47b, página 21 "Los operadores de la misión trabajaron directamente con los codificadores para desarrollar / validar el plan"). Solo en el universo steam-punk, los aviones autónomos están disponibles y funcionan razonablemente bien.


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" El primer juego ampliamente conocido que utilizó un motor de física fue Angry Birds (2009) " . Esta afirmación está extremadamente sesgada hacia la propiedad "ampliamente conocida" y es simplemente errónea en general. Hubo muchos juegos antes de Angry Birds que utilizaban un motor de física. Recuerdo los juegos 2D basados ​​en la física de los años 90. El manipulador de campo de energía de punto cero de Half-life 2 es un ejemplo en 3D de 2004. Angry Birds era popular, pero no era un motor de física de última generación. Y es cuestionable cómo estos motores para juegos se comparan con los de la robótica.
Unidad de flexión 22

Eso está bien, gracias la respuesta. Pero, aunque el modelado físico es algo nuevo en TI, la teoría del control no lo es. En correspondencia con la comparación en la pregunta, podemos ver: en 2009, los pilotos automáticos ya eran una tecnología estable, ampliamente probada y ampliamente probada.
peterh - Restablece a Monica el
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