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Investigadores de la ETH de Zúrich presentan un robot de cuatro patas de IA ANYmal capaz de completar carreras de obstáculos como los K-9 en un campo de entrenamiento

Investigadores de la ETH Zürich desarrollan módulos de última generación que permiten al robot ANYmal D desplazarse por terrenos y obstáculos complejos. (Fuente: ETH Zürich en YouTube)
Investigadores de la ETH Zürich desarrollan módulos de última generación que permiten al robot ANYmal D desplazarse por terrenos y obstáculos complejos. (Fuente: ETH Zürich en YouTube)
Investigadores de robótica de la ETH Zürich han presentado un robot ANYmal de cuatro patas capaz de desplazarse por terrenos complejos, como una carrera de obstáculos. El robot utiliza módulos de IA altamente entrenados para el movimiento, la visión y la localización, lo que le permite desplazarse de un punto a otro con eficacia, como un ágil perro policía.

ETH Züos ricos investigadores en robótica han presentado un robot cuadrúpedo ANYmal capaz de navegar por terrenos complejos utilizando módulos de IA altamente entrenados para el movimiento, la visión y la localización. Estos módulos de última generación amplían la gama de obstáculos y terrenos que los robots cuadrúpedos pueden recorrer de forma autónoma.

Anteriormente se había demostrado que los "perros" robóticos podían navegar por pasarelas limpias y pasillos de edificios, así como por colinas y terrenos al aire libre, pero dependían de humanos para guiar el entrenamiento, de largos tiempos de cálculo para determinar la mejor forma de moverse o de un conocimiento previo del entorno. La ETH Züevita estas limitaciones, y el ANYmal es capaz de recuperarse dinámicamente de las caídas y desplazarse por superficies complejas a pesar de estar totalmente entrenado dentro de una Nvidia Isaac Gym simulación sin supervisión.

Tres módulos que componen el cerebro de la IA

El módulo de visión ve el mundo utilizando seis Intel Realsense cámaras de profundidad y un Velodyne LiDAR alimentado por un Nvidia Jetson Orin controlador. Dado que el escaneado láser y por infrarrojos sólo devuelve la posición de puntos individuales, los robots se enfrentan a obstáculos al navegar por debajo de obstáculos o hacia lugares más elevados debido a la falta de información. Los investigadores de la ETH solucionan este problema reconstruyendo el mundo en 3D a partir de los escaneados.

El módulo de movimiento contiene cinco acciones: bajar, subir, agacharse, saltar y caminar. Cada una de ellas se entrenó con retos cada vez más difíciles. Por ejemplo, el robot virtual fue entrenado para agacharse debajo de mesas cada vez más bajas mientras avanzaba, o para saltar de una plataforma a otra mientras aumentaba la distancia.

El módulo de navegación toma lo que ve el módulo de visión y aprende a combinarlo con el rumbo, la posición y la sincronización que requiere cada habilidad de movimiento para completar recorridos simulados difíciles. El módulo se entrenó en 3000 recorridos de prueba y aprendió a navegar con más del 96% de éxito.

ANYmal en acción

Una vez que los tres módulos fueron entrenados en la simulación, el cerebro del software de IA se instaló en un robot ANYmal D de 55 kg impulsado por dos conjuntos de CPU Intel i7, 8 GB de RAM y 240 GB de SSD. Los vídeos del ANYmal completando recorridos en la vida real muestran su hábil capacidad para superar rápidamente terrenos difíciles y obstáculos que detendrían a otros robots.

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Investigadores de la ETH Zürich mejoran la navegación robótica en 3D renderizando modelos tridimensionales del entorno a partir de escaneados puntuales del mismo. (Fuente: Página web del proyecto)
Investigadores de la ETH Zürich mejoran la navegación robótica en 3D renderizando modelos tridimensionales del entorno a partir de escaneados puntuales del mismo. (Fuente: Página web del proyecto)
Combinando tres módulos de movimiento, visión y navegación bien entrenados en simulación, ANYmal es capaz de desenvolverse en situaciones difíciles con rapidez y destreza. (Fuente: Página web del proyecto)
Combinando tres módulos de movimiento, visión y navegación bien entrenados en simulación, ANYmal es capaz de desenvolverse en situaciones difíciles con rapidez y destreza. (Fuente: Página web del proyecto)
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David Chien, 2024-03-31 (Update: 2024-08-15)