Presentiamo il Robot Umanoide Duke per la Ricerca
Il Duke Humanoid punta a imitare la camminata umana usando meno energia.
Boxi Xia, Bokuan Li, Jacob Lee, Michael Scutari, Boyuan Chen
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Indice
Siamo super entusiasti di presentarvi il Duke Humanoid, un robot unico progettato per aiutare i ricercatori a studiare come i robot possono camminare come gli esseri umani. Questo robot ha 10 articolazioni che gli permettono di muoversi in modi simili a una persona. L'idea dietro questo design è di imitare la struttura degli esseri umani, il che aiuta il robot a mantenere l'equilibrio mentre cammina.
Cosa Rende Speciale il Duke Humanoid?
Il Duke Humanoid si distingue perché è Open-source, il che significa che chiunque può accedere ai suoi design e software. Questa caratteristica permette ai ricercatori di personalizzare e migliorare il robot secondo le loro necessità. A differenza di altri robot che sono sistemi chiusi e difficili da modificare, Duke offre modi per smanettare sia con l'hardware che con il software.
Il design del robot è attentamente curato per imitare il corpo di un bambino, dato che è alto e pesa quanto un normale bambino di 8 anni. Questo lo rende più facile da far interagire con oggetti quotidiani, il che è importante per il futuro, quando potrebbe dover sollevare o manipolare oggetti.
Focalizzandosi sull'Efficienza Energetica
Uno degli obiettivi principali del Duke Humanoid è quello di rendere la camminata più efficiente dal punto di vista energetico. Molti robot attuali richiedono molta energia per muoversi perché dipendono da un'alimentazione costante dai loro motori. Questo porta a un veloce esaurimento della batteria e alla necessità di ricariche frequenti. Osservando come camminano gli esseri umani, il Duke Humanoid punta a utilizzare meno energia e muoversi in modo più naturale.
Gli esseri umani non si spingono con tutta la loro forza quando camminano. Invece, usano la gravità e il peso del loro corpo per aiutarli a muoversi. Il Duke Humanoid mira ad applicare principi simili, il che potrebbe aiutarlo a camminare più a lungo senza bisogno di ricaricare.
Caratteristiche Chiave del Duke Humanoid
L'hardware del Duke Humanoid include decisioni ingegneristiche intelligenti. Il robot ha articolazioni che gli permettono di piegarsi e muovere le gambe proprio come un umano. Ad esempio, le ginocchia sono progettate per rimanere dritte quando è fermo, il che aiuta a mantenere un miglior equilibrio. Anche la disposizione delle anche e delle gambe è fatta per tenere il peso bilanciato, permettendo movimenti più fluidi.
Il Duke Humanoid può essere controllato usando una tecnologia chiamata reinforcement learning. Questo metodo permette al robot di imparare a camminare meglio nel tempo praticando in un ambiente simulato prima di provarlo nel mondo reale.
Incoraggiando una Camminata Naturale
Il team di ricerca si è concentrato su come rendere il pattern di camminata del Duke Humanoid più umano. Per farlo, hanno esplorato un metodo in cui il robot può alternare tra l'uso attivo dei suoi motori e movimenti più passivi. Questo significa che a volte il robot può lasciare che il suo peso lo aiuti a muoversi invece di contare sempre sui suoi motori.
Usare un mix di movimenti attivi e passivi aiuta il robot a consumare meno energia mentre cammina. Quando testato, questo metodo ha mostrato risultati promettenti, poiché il robot è stato in grado di camminare per distanze maggiori consumando meno energia.
Test del Duke Humanoid
Il Duke Humanoid è stato testato in diverse situazioni per vedere come si comportava. Nelle simulazioni, è riuscito a mostrare risparmi energetici mentre camminava a velocità basse. Il team ha anche portato il robot in test reali per vedere quanto bene poteva replicare i suoi movimenti simulati. I risultati sono stati piuttosto incoraggianti, poiché ha performato in modo simile in entrambi i contesti, mostrando una buona trasferibilità delle abilità dalla simulazione alla realtà.
Vantaggi Rispetto ad Altri Robot
Molti robot oggi sono o troppo complicati da personalizzare o non sono abbastanza potenti per movimenti dinamici. Il Duke Humanoid rompe questa tendenza offrendo una soluzione open-source che è sia facile da modificare che capace di svolgere compiti più complessi. Il suo design consente una piattaforma flessibile e adattabile per i ricercatori che desiderano spingere i confini di ciò che i robot possono fare.
Il Duke Humanoid ha anche una forte capacità di coppia, che è essenziale per movimenti dinamici come correre o saltare. Questo lo rende più versatile rispetto a molti robot più piccoli che faticano con carichi pesanti o compiti complessi.
Il Futuro del Duke Humanoid
Anche se il Duke Humanoid è già un passo avanti nel design dei robot, ci sono piani per ulteriori miglioramenti. Attualmente, il robot non ha braccia, il che limita la sua capacità di svolgere compiti che richiedono movimenti del corpo completo. Le versioni future potrebbero includere braccia e mani per migliorare ulteriormente le sue capacità.
I ricercatori mirano anche a implementare un sistema di batterie che permetta al robot di muoversi senza essere collegato. Questa libertà consentirebbe al Duke Humanoid di esplorare e impegnarsi in attività più dinamiche, come correre e saltare.
Conclusione
Il Duke Humanoid rappresenta un notevole sviluppo nei robot umanoidi progettati per la ricerca nella camminata e nel movimento. Con il suo framework open-source, consente una maggiore collaborazione e esplorazione nel campo. Concentrandosi sull'efficienza energetica e imitando il movimento umano, il Duke Humanoid potrebbe dare un contributo prezioso alla ricerca nella robotica. Man mano che vengono aggiunte più funzionalità e apportati miglioramenti, questo robot potrebbe aprire la strada alla prossima generazione di robot umanoidi.
Titolo: The Duke Humanoid: Design and Control For Energy Efficient Bipedal Locomotion Using Passive Dynamics
Estratto: We present the Duke Humanoid, an open-source 10-degrees-of-freedom humanoid, as an extensible platform for locomotion research. The design mimics human physiology, with minimized leg distances and symmetrical body alignment in the frontal plane to maintain static balance with straight knees. We develop a reinforcement learning policy that can be deployed zero-shot on the hardware for velocity-tracking walking tasks. Additionally, to enhance energy efficiency in locomotion, we propose an end-to-end reinforcement learning algorithm that encourages the robot to leverage passive dynamics. Our experiment results show that our passive policy reduces the cost of transport by up to $50\%$ in simulation and $31\%$ in real-world testing. Our website is http://generalroboticslab.com/DukeHumanoidv1/ .
Autori: Boxi Xia, Bokuan Li, Jacob Lee, Michael Scutari, Boyuan Chen
Ultimo aggiornamento: 2024-09-29 00:00:00
Lingua: English
URL di origine: https://arxiv.org/abs/2409.19795
Fonte PDF: https://arxiv.org/pdf/2409.19795
Licenza: https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Modifiche: Questa sintesi è stata creata con l'assistenza di AI e potrebbe presentare delle imprecisioni. Per informazioni accurate, consultare i documenti originali collegati qui.
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