これは楽しいチャレンジです: 四足歩行ロボットにサッカー ボールのドリブルをうまく教えることです。 これは本質的に、1996 年に創設された大きな国際大会であるロボカップのコア コンポーネントです。サッカーは、ロボットの移動、敏捷性、および意思決定をテストするための優れた方法です。
MIT の Dribblebot との主な違いは 2 つあります。まず、RoboCup ロボットは一般的に二足歩行です。 第二に、さらに重要なことに、このロボットはでこぼこした変化する地形で複雑なタスクを実行するように設計されており、タスクにさらに別のレベルの難易度を追加しています.
プロジェクトの共同リーダーである Yandong Ji 氏は、このニュースに関連した投稿で、「過去のアプローチは、ドリブルの問題を単純化し、平らで固い地面をモデル化することを想定していました。 「モーションもより静的になるように設計されています。 ロボットは、ボールを同時に実行して操作しようとはしていません。 ここで、より難しいダイナミクスが制御の問題に入ります。 私たちは、屋外でのより良い移動を可能にした最近の進歩を、移動と器用な操作の側面を組み合わせたこの複合タスクに拡張することで、これに取り組みました。」
潜在的な地形には、草 (自然)、砂、砂利、泥、雪が含まれます。 上記のすべてに対する答えは、最近のロボティクス分野に精通している人なら誰でも知っているはずの答えです: シミュレーション、シミュレーション、シミュレーション。 トレーニングでは、物理的なロボットは「デジタル ツイン」と見なされ、コンピューターがさまざまな環境の 4,000 の同時シミュレーションを実行しながら、そのペースを試します。
この種のトレーニングは、明らかにロボット サッカーの狭い世界を超えて、より広い用途を持っています。 脚付きロボットの有効性に関する議論は激しさを増していますが、確かなことが 1 つあります。それは、現在車輪で移動できる距離には限界があるということです。
「今日、周りを見渡すと、ほとんどのロボットは車輪付きです。 しかし、災害シナリオ、洪水、または地震があり、ロボットが捜索および救助プロセスで人間を支援することを想像してみてください。 平らではない地形を移動するには機械が必要ですが、車輪付きのロボットはそのような地形を横断できません」と MIT の教授である Pulkit Agrawal 氏は言います。 脚付きロボットを研究する上で重要なことは、現在のロボット システムでは手の届かない場所に行くことです。」
もちろん、Dribblebot にも独自の制限があります。 階段や坂道は、小さなロボットにとって依然として課題です。