OptiTrack運動捕捉技術精準定位,為Salto機器人提供技術支持

2020-12-23 站長之家

在2020年5月31日至8月31日舉辦的ICRA(International Conference on Robotics and Automation) 會議上,加州大學伯克利分校的研究人員們公開介紹了最新款機器人Salto-1P。

機器人Salto-1P的初始版誕生於2016年12月,研究靈感來源於非洲一種小型夜行靈長目動物——塞內加爾嬰猴(學名Galago senegalensis,英文亦稱Senegal bushbaby),嬰猴擁有強壯的後肢與長尾巴,它們能夠快速跳躍前行。生物學家發現進化過程中遺留下來的這些以彈跳為主要移動方式的生物之所以能跳得如此之高,是由於它們在彈跳之前通常都會呈蹲伏姿勢。

與嬰猴一樣,Salto也擁有嬌小靈活的身軀,並同樣在彈跳前呈蹲伏狀。Salto重100克,蹲伏時僅15釐米高,而其伸展後單單腿長就達15釐米,完全伸展後全身長30釐米。彈簧狀靈活的腿部保證了它在跳躍過程中能夠彈跳得更高、更快。

Salto全稱SAltatorial Locomotion on Terrain Obstacles。Saltatorial在拉丁語中是跳躍的意思,也是生物學家在提到跳躍物種時常常使用的詞語。Salto-1P機器人的特別之處是,其最初版的垂直跳躍高度在全靜止起跳狀態下就可達1米,按比例計算,其跳躍速度和高度已遠高於人類及世界上現存的其他所有機器人。

2016年12月最初版的Salto受到跑酷動作啟發,可以進行連續兩次彈跳,通過第一次起跳後,Salto可以通過腳蹬牆壁指定位置進行第二次起跳,這就使Salto的總彈跳高度大大增加。

Credit: YouTube @UC Berkeley

2018年,研發團隊為Salto增加了大量新技能,可連續跳躍10分鐘以上,並在該過程中連續跳躍100次以上,最高彈跳高度提升至1.2米左右,速度可達13km/h。不同於傳統機器人,2018版的Salto甚至可以跟隨目標,在複雜路況中判斷障礙物所在的位置,並靈活地躲避障礙持續行進。

來自加州大學伯克利分校Salto研發團隊的主負責人Justin Yim說道:「小型機器人在很多方面都很有用,比如在大型機器人或人類無法適應的地方到處跑。例如,在一場災難中人們被困廢墟下時,機器人在找人方面會很有用,而且對救援人員來說不會有危險,甚至可能在沒有幫助的情況下,比救援人員更快地找到搜救目標。我們希望Salto不僅要小,而且要能跳得又高又快,這樣它才能在這些困難的地方無阻前行。」

研發過程中,為了順利驅動Salto的彈跳動作,光學運動捕捉技術對於實驗起到了至關重要的作用。研發團隊購置了十多臺OpitTrack Prime 13紅外光學攝像頭並安裝在房間的頂部,用於實時追蹤並獲取Salto在房間中的空間位置等信息。這些數據可以幫助科研人員獲取Salto的橫向或縱向移動速度、彈跳角度等重要參數。Yim說道:「我的電腦作為地面信息接收基站,聽從動作捕捉系統的指揮。當獲取了機器人所在位置後,電腦可以計算出我們希望機器人所做的動作數據,並發送無線電訊號給Salto,讓它知道我們希望它的彈跳角度,以及如何伸展它的腿(以達到最好的彈跳效果)。」

Credit: YouTube @UC Berkeley

比起2018版的Salto,2020版的Salto同樣使用了動作捕捉技術進行研發,並可以準確地落在更小的目標物體上。如下圖所示,作為地面信息接收基站的電腦給Salto發送縱向彈跳速度信息以下達彈跳指令,讓Salto可以分別跳到0釐米刻度點、10釐米刻度點和40釐米刻度點。在實際實驗過程中,Salto從-23.4釐米刻度點起跳,分別跳到了0.8釐米、11釐米和38釐米刻度點,實際誤差分別是0.8釐米、1釐米和-2釐米,相較之前的版本誤差大幅降低。通過高精度的位置追蹤技術和彈簧改進,比起2018版,2020版Salto可以通過其自身慣性測量裝置(Inertial Measurement Unit)進行平衡保持和前進角度自測,且其跳躍距離標準差也相應從9.2釐米降到了1.6釐米。

Credit: Precision Robotic Leaping and Landing Using Stance-phase Balance

研發團隊在2020年發表的有關Salto-1P的最新論文中指出,最新版Salto已經可以通過其機載處理與傳感器進行自主起跳和落地,但缺少了動作捕捉系統的定位幫助,就會在一定程度上影響其自主起跳和落地信息的準確性。

Salto-1P彈跳系統未來在機器學習方面仍有很大提升空間,OptiTrack動作捕捉系統為Salto的機器訓練提供了精準的空間信息,並且將繼續輔助其完成各種複雜的室內實驗。

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