机器人乒乓球系统可预测球轨迹并实时适应秋千

在过去的几十年中，机器人介绍了各种系统，这些系统可以以显着的精度复制特定的人类动作和行为。这些机器人中的一些甚至可以与特定运动中的其他机器人或人类竞争，例如在Robocup上展示的机器人，这是一个国际机器人活动，机器人互相踢足球。

马萨诸塞州理工学院（MIT）的仿生机器人实验室的研究人员最近推出了一个新的机器人乒乓球平台，可以成功，快速击中乒乓球球拍。他们的平台，在纸上概述发表在arxiv预印式服务器，可以重现各种乒乓球击中样式，并以高精度向不同的方向旋转球。

“麻省理工学院的仿生机器人机器人实验室一直在努力通过对小型芝麻的硬件和控制进行创新来创建性能机器人系统，”该论文的合着者肯德里克·坎西奥（Kendrick Cancio）告诉Tech Xplore。

“我们有机会代表机器人技术和AI研究所创建这个乒乓球系统，作为探索动态操纵的平台，其最终目标是在动态的拟人化平台上在Table-Tennis达到人类奇偶校验。”

仿生机器人实验室进行了研究，重点是机器人控制的两个主要区域：动态腿运动（即，腿部机器人的柔性运动）和物体的快速操纵。机器人研究的这两个领域都面临着自己独特的挑战。

当涉及到机器人的机能时，一个关键的挑战是有效地处理环境中的干扰，而成功的对象操纵需要准确执行所需的操作。

该论文的合着者David Nguyen告诉Tech Xplore：“乒乓球以适应性和精度所需的精度模糊了这些控制问题之间的界限。”“这使我们认为我们可以使用自定义机器人硬件可以从公园中击中它是一个非常独特的控制问题。”

Nguyen，Cancio和Sangbae Kim开发的新平台由机器人组和一个对照算法组成。该算法可以预测传入球的路径，并计划手臂在挥动球拍击中球时应执行的动作，同时还符合指定的罢工条件。

Nguyen解释说：“即使在摇摆时，手臂的路径也会动态更新，以确保桨在正确的位置，速度和方向上到达球。”

“我们发现，计划整个挥杆，而不仅仅是将来的动作更可靠，但需要从我们的手臂上进行更具侵略性的操作。这是我们工作的独特优势，因为我们可以推动定制硬件的限制远不止是现成的系统。”

研究人员开发的机器人系统有两个主要组成部分，称为感知和驱动模块。感知模块由一个现成的运动跟踪系统组成，该系统可以定位由研究人员开发的自定义乒乓球网球。

Cancio解释说：“我们预测球的轨迹将获得预期的打击位置和罢工时间。”

“与此同时，我们有一个非线性优化问题，该问题使用这些值以及有关我们希望如何击球来为手臂产生挥杆轨迹的信息。我们的模型预测控制器不断解决此手臂轨迹的求解，并在我们获得更新的球位置时允许手臂做出反应。”

集成在团队乒乓球平台中的机器人臂是麻省理工学院开发的人形臂的定制版本。该手臂具有高扭矩和低转子惯性，这两个特征不仅可以迅速摆动，而且还可以快速反应并适应其轨迹，如果对球轨迹的初始预测是错误的。

Nguyen说：“我们证明了适应轨迹的能力，可以精确地符合动态移动的对象。”“尽管乒乓球不会挽救任何生命，但这种控制可以用于艰难的搜索和救援情况，在这种情况下，像类人动物这样的更通用的机器人可能需要拦截物体。”

Nguyen，Cancio和Kim在一系列现实世界实验中评估了他们的机器人乒乓球平台，发现其表现非常出色。在这些初始测试中，机器人手臂在三种不同的击球样式之后，以88％的成功率击中传入球，平均出口速度为11 m/s。

Cancio说：“目前，机器人技术通常是在基于模型的方法和强化学习方法之间进行的，其中一些人期望后者成为不久的将来的全部工具。”“我们表明，基于约束的优化仍然有绩效系统的位置，并希望在适当时利用每个人的好处。”

该团队开发的新系统很快就会激发其他机器人主义者开发类似的自动乒乓球平台。此外，Nguyen，Cancio和Kim希望将他们开发的硬件和控制算法应用于其他动态操作任务。

Nguyen补充说：“自从9月份提交了论文以来，我们已经做了很多事情来提高系统的功能。”“即，我们现在能够瞄准桌子上的特定位置，并计划整个轨迹和球之间的接触。”

作为他们未来研究的一部分，研究人员计划进一步增强乒乓球机器人平台的功能。例如，通过使用龙门架（即支撑手臂的结构）拓宽MIT类人动臂的工作区，他们可以允许它玩整个桌子网球反对人类用户。Cancio补充说：“我们的目标是通过使用龙门龙扩大工作空间，并大大提高球出口速度，以继续推动系统的性能。”

“我们还想朝着跟踪标准迈进

乒乓球与人类和其他机器人系统进行更好的比较。”更多信息：

引用