Betapa sukarnya robot menguasai kekuatan tangannya dan melakukan kerja rumah dengan selamat? Naib Presiden Kecerdasan Buatan 1X menulis penjelasan terperinci

Seberapa sukar untuk membina robot yang benar-benar humanoid?

Biasanya apabila robot bergerak, semua sendinya akan mengeluarkan bunyi klik, tetapi syarikat permulaan 1X dilihat oleh OpenAI boleh melakukan sesuatu yang berbeza pada minggu lepas The new public humanoid robot NEO boleh menjadi senyap dan praktikal. Jika kita kuatkan kelantangan video, kita boleh mendengar sedikit dengungan motor semasa ia membongkok untuk mengambil beg galas.

Selepas menonton video ini, saya benar-benar ingin bertanya, bukankah ini benar-benar manusia yang memakai sarung?

Robot industri hari ini boleh bergerak dengan sangat pantas, tetapi mereka perlu memperlahankan kelajuan yang sangat perlahan sebelum mereka bersentuhan dengan sesuatu. Untuk memastikan keselamatan, robot ini selalunya perlu disimpan dalam sangkar keselamatan, tetapi NEO boleh memeluk gadis itu dengan lembut dalam video dan menyerahkan beg sekolahnya secara semula jadi dan lancar. Bagaimana ini dilakukan?

Eric Jang, Naib Presiden AI di 1X Technologies, menulis blog yang mendedahkan teknologi di sebalik NEO.

彼はこのブログをモーターの慣性とギア システムに関するチュートリアルと呼びました。 1X Technologies に入社する前、Eric Jang 氏は Google のロボット研究部門で 6 年間働いていましたが、1X Technologies に入社して初めてこれらの概念の重要性を深く理解したと認めました。

Eric Jang 氏は、自ら物理計算を行うことで、軽量かつ高トルクのモーターが学習機能を備えた万能ロボットを構築する鍵であると確信するようになりました。

騒音が大きいのは関節の運動エネルギー変換効率が低いためでしょうか？

重さ 3 kg、半径 0.4 m の車輪が 5 ラジアン/秒で回転すると想像してください。ホイールからはレバーが伸びており、固定ブロックに衝突します。衝突は完全に非弾性であると仮定します。つまり、衝突後にホイールの回転が停止し、ブロックで跳ね返ることはありません。計算を簡単にするために、レバー アームには質量がなく、車輪の回転を防ぐだけの役割を果たすと仮定します。

回転運動エネルギー公式 によると、I は慣性モーメント、ω は角速度です。レバーには質量がないと想定されているため、システムの慣性は固定シリンダーの慣性と同等です: 。値を代入すると、I = 0.24 kg⋅m^2 となります。したがって、このシステムの回転運動エネルギーはさらに 3 ジュールと計算できます。

現実世界の非弾性衝突では、ホイールとブロックの総運動量は保存されますが、それらの総運動エネルギーは保存されません。したがって、システムの回転運動エネルギーは 3 ジュール未満になります。

エネルギーは保存量なので、残りの運動エネルギーはどこに行くのでしょうか?

答えは、運動エネルギーの一部が運動に変換され、残りの運動エネルギーは熱エネルギー、音、内部材料の変形という形で消費されます。ロボットが動いているときに大きな音が聞こえるのは、運動エネルギーの伝達が非効率で、機械の仕事を音に変換し、エネルギーが無駄に消費されているためです。

木のブロックがレバーの動きを妨げるため、車輪の新たな速度はゼロに低下し、それに対応する運動エネルギーもゼロに低下します。これは、車輪の回転を止めるには、すべての運動エネルギーを他の形式のエネルギーに変換する必要があることを意味します。幸いなことに、3 ジュールは大したエネルギーではなく、子犬が秒速 1 メートルで突っ込んできて停止するのと同じ量です。

ギアボックス追加後の衝突

上記のシステムを少し変更します。 2 つの車輪があり、各車輪の質量は 1.5 kg、半径は 0.4 メートルです。 2 つの車輪はそれぞれ 5 rad/s と 50 rad/s (つまり、最初の車輪の 10 倍の速度) で回転し、固定ブロックに衝突します。 2 番目のホイールは 1 番目のホイールより 10 倍の速さで回転し、歯車装置を介して 1 番目のホイールを駆動します。この設定は 10:1 のギア減速比に相当し、レバーの最終速度が低下します。

システムの運動エネルギーは、2 つの車輪の回転運動エネルギーの合計です。前の例と同様に、システムは衝突後に停止し、すべての運動エネルギーは熱、騒音、材料の変形の形で放散されなければなりません。

レバーは以前と同じ速度でブロックに接触しますが、総運動エネルギー (150 ジュール) は元の 1 輪システムの 50 倍になります。ロボットのギアボックス標準によってギア比が 100 に増加すると、消費する必要がある総運動エネルギーは 15,000 ジュールになります。

これは、時速 1,000 マイルで野球のボールが当たるのとほぼ同等です。この速度では、レバーが当たったものは完全に破壊されます。もちろん、ギアシステム自体も影響を受けないわけではありません。

ギア リンケージは安全を目的として設計されていることが多いため、これは少し直観に反するかもしれません。レバーの最終速度が変化せず、ホイールの総質量も変化せず、レバーの動きを妨げる木のブロックがなく、2 組の装置の動きが別々に記録および観察される場合、動画を見ただけでは違いが分かりません。しかし、衝突、特に予期せぬ衝突となると、話は大きく異なります。

回転モーターの物理学は、人型ロボットが安全に世界と対話するために不可欠です。ほとんどの人型ロボット企業は、剛性の高い高速ギア伝達システムに依存しているため、ロボットを家庭ではなく工場に導入することを選択しています。

上記の野球の「破壊的な」運動エネルギーと同様に、この種のシステムは人の周囲では安全ではないため、保護ケージで囲む必要があります。

^{考えてみてください、もしロボットにコーヒーを素早く持ってきてもらいたいなら、その手足のエンドエフェクタは素早く動く必要があります。ロボットの手足とギアの反対側には、エンドエフェクターの動作よりもはるかに速い速度のモーターがなければなりません。運動エネルギーは角速度の二乗に比例するため、ロボットの動きは実際にはロボットの手足リンクそのものではなく、高速回転する歯車の慣性によって制御されます。 MIT の Russ Tedrake 教授は、授業でこれらの直感に反するロボット ダイナミクス現象について素晴らしい説明をしてくれました。}

^{コースリンク: https://manipulation.csail.mit.edu/robot .html エネルギーを消費し、安全ではないのに、なぜギアボックスを使用するのでしょうか?}

その理由は、ギアボックスが重要な機械的レバレッジを提供するためです。多くのモーターは単独で動作すると十分なトルクを提供できないため、エンジニアは高速モーターにギアを取り付けます。必要なトルクを犠牲にしています。

この種の歯車システムは「剛性」があり、一度回転し始めると歯車がしっかりと噛み合い、逆駆動することが困難になります。引き返してください。そのため、ギアボックスのもう一方の端では、高速モーターによって生成される回転力に抵抗するために、より多くの力を加える必要があります。

上記の考慮事項に基づいて、1X Technologies は過去 10 年間、トランスミッション システムの安全性を最大限に高めるために高トルク、低速モーターの製造に取り組んできました。 NEO ロボットは、ギア比が小さく軽量なモーターと駆動システムを採用しているため、家庭環境に安全に組み込むことができる初の真の家庭用ロボットとなっています。

ロボットトレーニングにおける実写ビデオの重要性を再定義

に加えてロボットからの収集 研究者は、実際の人間がタスクを実行する一人称視点のビデオを使用してロボットを訓練することもできます。

1.一般的なロボットの進歩がボトルネックになっている。ロボットのハードウェアは高価ですが、かさばるハードウェアを使用してタスクを実行するために人間のリモート オペレーターを雇うのも同様に高価です。さらに、遠隔操作の効率は非常に低く、人間が直接タスクを完了できる速度よりもはるかに遅いです。

2. ヘッドマウント カメラを人々にストラップで固定し、肉を覆う大きなゴム手袋を着用してもらうと、さまざまな雑用を行っている人々の大規模なデータセットをすぐに収集できます。そしてタスク。普通の人は、日常生活の中で無意識のうちにさまざまな動作や操作タスクを実行します。生のモーション出力を直接認識することは困難ですが、ビデオ内のポーズの変化を分析することでアクションを推測できます。このタイプのデータ収集は、より高度なハードウェアが利用可能になるまで、汎用ロボットの開発の障壁を取り除くのに役立つ可能性があります。

3. インターネット上には一人称および三人称のビデオが多数あり、これらをロボットに訓練して、ビデオ内で人間が行うさまざまなアクティビティを認識および学習させることで、さらに拡張することができます。データサイズ。

この種のデータ収集を拡大する前に、5000 RPM で回転するモーターと比較して、私たちの身体には高速回転する部品がないことに注意することも重要です。 、筋肉の運動エネルギーは非常に低く、私たちが移動するときに運ぶ有効質量もはるかに小さいため、ロボットの関節角度は人間のそれとほぼ同じであっても、回転モーターによって提供される有効質量は、器用にタスクを実行するには大きすぎます。

効率的な動作制御戦略を開発したとしても、ロボットは、照明を簡単にオン/オフしたり、優雅に走ったりするなどの動作を実行する際に、依然として人間の速度と流暢さに達することはできません。これは、ロボットが物体に触れたときにかかる力が人間とは大きく異なるためです。

人間のビデオをロボットの動作戦略にすばやく変換したい場合は、次のメソッドが必要です:

1. NEO

のような非常に従順で柔軟なロボット 2. 「 」を直接コピーするのではなく、ロボットにビデオのモーション軌跡を 1 倍よりも遅い速度で追跡させます。ヒューマンハードウェア」のダイナミクス。ただし、これは静的な操作タスクにのみ適しており、衣服をたたむ、キッチンで食事を準備するなど、多くの物体との接触が必要なタスクには適していません。

3. 動作計画と動的計画を分離することで、動作計画は目標位置に到達することに重点を置き、動的計画は衝突時の力の制御に重点を置くことができます。

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