CHIMP thực hiện một trong những nhiệm vụ khó khăn nhất - cố gắng gắn vòi chữa cháy vào họng nước
Được tổ chức bởi Cơ quan Dự án Nghiên cứu Tiên tiến Quốc phòng (DARPA), Thử thách người máy hứa hẹn sẽ cách mạng hóa khả năng của các hệ thống và cách chúng được thiết kế. Hãy cùng nhìn lại sự kiện này và đánh giá ý kiến của một số người chơi chủ chốt
Vào ngày 11 tháng 3 năm 2011, Nhật Bản đã phải hứng chịu một trận động đất mạnh với tâm chấn cách bờ biển phía đông Honshu khoảng 70 km. Hậu quả của một trận động đất có cường độ 9 độ richter, những con sóng đã được hình thành với độ cao 40 mét và lan truyền vào đất liền 10 km.
Nhà máy điện hạt nhân Fukushima I đứng trước cơn sóng thần kinh hoàng, khi những con sóng khổng lồ ập vào nhà ga, các lò phản ứng đã bị phá hủy thảm khốc. Sự cố này đã trở thành thảm kịch hạt nhân tồi tệ nhất kể từ vụ tai nạn tại nhà máy điện hạt nhân Chernobyl năm 1986. Sự kiện này đã tạo cơ sở cho kịch bản của một trong những chương trình robot quan trọng nhất cho đến nay - DRC (DARPA Robotics Challenge - các thử nghiệm thực tế của các hệ thống robot trong chương trình Quản lý Nghiên cứu và Phát triển Tiên tiến của Bộ Quốc phòng Hoa Kỳ).
Các thử nghiệm DRC đã được công bố vào tháng 4 năm 2012, và cứu trợ thiên tai được chọn làm kịch bản cho các thử nghiệm này. Việc phát triển các hệ thống mới phải được thực hiện trong khuôn khổ kịch bản này, chủ yếu là do nó nằm trong 10 nhiệm vụ quan trọng của Bộ Quốc phòng Hoa Kỳ, được Nhà Trắng và Bộ trưởng Quốc phòng xác định vào tháng Giêng. 2012. Vào tháng 12 năm 2013, trong khuôn khổ các cuộc thi này, một giai đoạn quan trọng đã trôi qua, khi lần đầu tiên các cuộc thử nghiệm “toàn quy mô” được thực hiện tại Florida.
DRC khác nhau ở một số cách sáng tạo, chúng kết hợp thử nghiệm ảo và thử nghiệm hiện trường, đồng thời mở cho các nhóm được tài trợ và không được tài trợ. Sự kiện này bao gồm bốn phần được gọi là phần hoặc bài hát; DARPA đã cung cấp hỗ trợ tài chính cho hai đường đua Đường A và Đường B và mở các cuộc thi này cho tất cả những người mới đến.
Trong số bốn ca khúc, hai ca khúc (ca khúc A và ca khúc B) đã nhận được tài trợ. Sau khi thông báo chung và nộp đơn đăng ký, DARPA đã chọn bảy nhóm cho Theo dõi A để phát triển phần cứng và phần mềm mới; trong Đường đua B, 11 đội chỉ phát triển phần mềm.
Track C không được tài trợ và mở cửa cho các thành viên mới từ khắp nơi trên thế giới; Giống như những người tham gia Đường đua B, những người tham gia chủ yếu sử dụng chương trình mô phỏng robot ảo để kiểm tra phần mềm của họ. Theo dõi D dành cho các cộng tác viên nước ngoài muốn phát triển phần cứng và phần mềm, nhưng không có sự tài trợ của DARPA ở bất kỳ giai đoạn nào.
Chìa khóa của cách tiếp cận DRC sáng tạo là thành phần VRC (Virtual Robotics Challenge). Các đội xếp hạng cao nhất - cho dù từ Đường đua B hay C - sẽ nhận được tài trợ từ DARPA, cũng như robot Atlas từ Boston Dynamics, họ sẽ tham gia các bài kiểm tra thực địa.
Vào tháng 5 năm 2013, các đội từ Đường đua B và Đường đua C đã đăng ký để đủ điều kiện tham gia VRC, được tổ chức vào tháng sau. Trong số hơn 100 đội đăng ký, chỉ có 26 đội tiếp tục chuyển đến VRC và chỉ có 7 đội tiếp cận các bài kiểm tra toàn diện.
VRC đã diễn ra trong một không gian ảo có độ chính xác cao được cấp phép theo giấy phép Apache 2 từ Open Source Foundation. Các đội được giao nhiệm vụ hoàn thành ba trong số tám nhiệm vụ đã được xác định cho robot thật trong các bài kiểm tra thực địa đầu tiên.
Thử nghiệm
Mặc dù các robot được trình diễn trong VRC rất ấn tượng, nhưng chúng sẽ hoạt động như thế nào trong các thử nghiệm hiện trường thì không chắc chắn 100%; tuy nhiên, Jill Pratt, Giám đốc Chương trình của DRC Competition, cho biết ông rất hài lòng với khả năng của họ. “Chúng tôi mong đợi rằng vì đây là phần vật lý đầu tiên của bài kiểm tra, chúng tôi có thể thấy rất nhiều lỗi phần cứng, nhưng thực tế không phải như vậy, tất cả phần cứng đều rất đáng tin cậy. Một số đội đầu tiên, đặc biệt là ba đội đầu tiên, đã giành được hơn một nửa số điểm và tiến bộ rõ rệt ngay cả khi chúng tôi cố tình can thiệp vào kênh liên lạc."
Pratt cũng rất ấn tượng với khả năng của robot Atlas, "Nó thực sự vượt quá mong đợi của chúng tôi … Boston Dynamics đã thực hiện công việc mẫu mực để đảm bảo rằng không có đội nào bị tổn hại bởi bất kỳ loại lỗi phần cứng nào."
Tuy nhiên, vẫn còn chỗ để cải thiện, chẳng hạn như cánh tay của người điều khiển bị hạn chế về không gian làm việc và rò rỉ từ hệ thống thủy lực của robot. Quá trình hiện đại hóa đã bắt đầu ngay cả trước khi sự kiện diễn ra vào tháng 12 năm 2013. Pratt nói rằng anh ấy cũng muốn tăng số lượng các dụng cụ khác nhau trong trận chung kết và các robot rất có thể sẽ có một chiếc thắt lưng với các công cụ mà từ đó họ sẽ cần lựa chọn các công cụ cần thiết và thay đổi chúng trong quá trình thực hiện kịch bản.
Người máy Atlas cũng được Doug Stephen, một nhà nghiên cứu và kỹ sư phần mềm tại Viện Khả năng Nhận thức Máy và Con người ở Florida, khen ngợi. "Đây là một robot khá tuyệt vời … chúng tôi đã làm việc với nó 200 giờ trong hai hoặc ba tháng và điều này rất bất thường đối với một nền tảng thử nghiệm - khả năng hoạt động ổn định và không bị hỏng."
Có những nỗ lực thực sự anh hùng đằng sau khả năng robot ấn tượng của DRC; các bài tập được thiết kế để đặc biệt khó khăn và thách thức phần cứng và phần mềm do các nhóm phát triển.
Trong khi các nhiệm vụ khó khăn, Pratt không nghĩ rằng DARPA đặt tiêu chuẩn quá cao, lưu ý rằng mọi nhiệm vụ đã được hoàn thành bởi ít nhất một trong các đội. Lái xe và tham gia các tay áo được coi là những nhiệm vụ khó khăn nhất. Theo Stephen, điều đầu tiên là khó nhất: “Tôi sẽ nói chắc chắn - nhiệm vụ lái một chiếc ô tô, và thậm chí không phải do chính tay lái. Nếu bạn muốn lái xe hoàn toàn tự động, một điều rất khó, thì bạn luôn có người điều khiển robot. Lái xe không khó, nhưng bước ra khỏi xe khó hơn nhiều người tưởng tượng; nó giống như giải một câu đố 3D lớn."
Theo thể thức của Vòng chung kết DRC diễn ra vào tháng 12 năm 2014, tất cả các nhiệm vụ sẽ được kết hợp thành một kịch bản liên tục. Tất cả là để làm cho nó đáng tin cậy hơn và cung cấp cho các đội các lựa chọn chiến lược về cách thực hiện nó. Độ khó cũng sẽ tăng lên, và Pratt nói thêm: “Thử thách của chúng tôi đối với các đội đã làm tốt ở Homestead là làm cho nó khó hơn nữa. Chúng tôi sẽ loại bỏ các cáp nối, tháo cáp giao tiếp và thay thế chúng bằng một kênh không dây, trong khi chúng tôi sẽ làm giảm chất lượng của kết nối đến mức nó thậm chí còn tồi tệ hơn so với các thử nghiệm trước đây."
“Kế hoạch của tôi lúc này là làm cho kết nối không liên tục, có lúc nó sẽ phải biến mất hoàn toàn, và tôi tin rằng điều này nên được thực hiện theo thứ tự ngẫu nhiên, như nó xảy ra trong các thảm họa thực tế. Hãy xem những gì rô bốt có thể làm, hoạt động trong vài giây hoặc có thể lên đến một phút, cố gắng tự thực hiện một số nhiệm vụ phụ, ngay cả khi chúng không hoàn toàn bị cắt khỏi sự kiểm soát của người vận hành và tôi nghĩ nó sẽ rất thú vị thị giác."
Pratt nói rằng các hệ thống an toàn cũng sẽ bị loại bỏ trong trận chung kết. "Điều này có nghĩa là robot sẽ phải chịu được cú ngã, cũng có nghĩa là nó phải tự leo lên và nó thực sự sẽ khá khó khăn."
Robot Schaft loại bỏ các mảnh vỡ khỏi đường đi của nó
Những thách thức và chiến lược
Trong số tám đội trong các bài kiểm tra, năm đội sử dụng robot ATLAS, tuy nhiên, những người tham gia Đường đua A - người chiến thắng của Đội Schaft và người chiến thắng thứ ba của Đội cứu hộ Tartan - đã sử dụng sự phát triển của họ. Ban đầu từ Trung tâm Kỹ thuật Robot Quốc gia của Đại học Carnegie Mellon (CMU), Tartan Rescue đã phát triển Nền tảng Di động Thông minh Cao CMU (CHIMP) để thử nghiệm DRC. Tony Stentz của Tartan Rescue giải thích lý do của nhóm để phát triển hệ thống của riêng họ: "Có thể an toàn hơn khi sử dụng một robot hình người không có sẵn, nhưng chúng tôi biết rằng chúng tôi có thể tạo ra một thiết kế tốt hơn để ứng phó với thảm họa."
“Chúng tôi biết mình phải tạo ra thứ gì đó gần giống con người, nhưng chúng tôi không thích sự cần thiết của robot hình người để duy trì sự cân bằng khi di chuyển xung quanh. Khi rô bốt hai chân di chuyển, chúng cần phải giữ thăng bằng để không bị ngã, và điều này khá khó khăn trên bề mặt phẳng, nhưng khi bạn nói về việc di chuyển qua các mảnh vụn xây dựng và dẫm lên các vật thể có thể di chuyển, nó thậm chí còn trở nên khó khăn hơn. Do đó, CHIMP ổn định về mặt tĩnh, nó nằm trên một đế khá rộng và ở vị trí thẳng đứng, nó lăn trên một cặp rãnh dưới chân, vì vậy nó có thể đi tới đi lui và quay lại tại chỗ. Nó có thể được đặt ở vị trí đủ dễ dàng để bạn đưa tay ra mang theo mọi thứ bạn cần khi được giao; khi cần di chuyển trên những địa hình khó khăn hơn, anh ta có thể ngã bằng cả tứ chi, vì trên tay anh ta cũng có cánh quạt của sâu bướm.
Không thể tránh khỏi, các nhóm từ các ngành khác nhau phải đối mặt với những thách thức khác nhau trong việc chuẩn bị cho các bài kiểm tra, Viện Nghiên cứu Khả năng Nhận thức của Con người và Máy móc tập trung vào phát triển phần mềm, vì đây là vấn đề khó khăn nhất - quá trình chuyển đổi từ VRC sang các vấn đề thực địa. Stephen nói rằng “khi robot Atlas được giao cho chúng tôi, nó có hai 'chế độ' mà bạn có thể sử dụng. Đầu tiên là một bộ chuyển động đơn giản được cung cấp bởi Boston Dynamics mà bạn có thể sử dụng cho chuyển động và đã được phát triển một chút. Hóa ra hầu hết các đội đều sử dụng các chế độ cài sẵn này từ Boston Dynamics trong cuộc thi Homestead, rất ít đội viết phần mềm điều khiển robot của riêng mình và không ai viết phần mềm riêng cho toàn bộ robot …"
"Chúng tôi đã viết phần mềm của riêng mình từ đầu và nó là một bộ điều khiển toàn bộ cơ thể, đó là một bộ điều khiển hoạt động trong mọi tác vụ, chúng tôi không bao giờ chuyển sang chương trình khác hoặc sang bộ điều khiển khác … Do đó, một trong những nhiệm vụ khó khăn nhất là tạo mã chương trình và chạy nó trên Atlas vì nó giống như một hộp đen khi Boston Dynamics giới thiệu nó cho chúng tôi, nhưng đó là rô-bốt và IP của họ nên chúng tôi thực sự không có quyền truy cập cấp thấp vào máy tính tích hợp của chúng tôi. phần mềm chạy trên máy tính bên ngoài và sau đó giao tiếp bằng cách sử dụng API (Giao diện lập trình ứng dụng) qua cáp quang với máy tính trên bo mạch, do đó, có sự chậm trễ lớn và các vấn đề với đồng bộ hóa và việc kiểm soát một hệ thống phức tạp như Atlas trở nên khá khó khăn."
Mặc dù việc viết mã của riêng bạn từ đầu chắc chắn khó khăn và tốn thời gian hơn đối với Viện Nghiên cứu Khả năng Nhận thức Máy móc và Con người, Stephen tin rằng cách tiếp cận này có lợi hơn, vì khi các vấn đề phát sinh, chúng có thể được giải quyết nhanh hơn so với việc dựa vào Boston Dynamics. Ngoài ra, phần mềm đồng hành Atlas không tiên tiến như phần mềm mà Boston Dynamics sử dụng trong các bản trình diễn của riêng mình “khi họ gửi rô-bốt … họ đã nói khá cởi mở rằng các chuyển động không giống như những gì bạn thấy khi Boston Dynamics tải lên video về người máy lên Youtube. làm việc trên phần mềm của công ty này. Đây là một phiên bản ít cao cấp hơn … điều này là đủ để huấn luyện robot. Tôi không biết liệu họ có định cung cấp mã cho các lệnh để sử dụng hay không, tôi không nghĩ rằng họ mong đợi mọi người viết phần mềm của riêng mình. Có nghĩa là, những gì được giao cùng với robot là có thể thực hiện được ngay từ đầu và không nhằm mục đích hoàn thành tất cả tám nhiệm vụ trong các bài kiểm tra thực tế của DRC."
Thách thức lớn nhất đối với nhóm Cứu hộ Tartan là lịch trình chặt chẽ mà họ phải tuân thủ khi phát triển nền tảng mới và phần mềm liên quan. “Mười lăm tháng trước, CHIMP chỉ là một khái niệm, một bản vẽ trên giấy, vì vậy chúng tôi phải thiết kế các bộ phận, chế tạo các thành phần, ghép tất cả lại với nhau và thử nghiệm tất cả. Chúng tôi biết sẽ mất phần lớn thời gian của mình, chúng tôi không thể chờ đợi và bắt đầu viết phần mềm cho đến khi robot sẵn sàng, vì vậy chúng tôi bắt đầu phát triển phần mềm song song. Chúng tôi thực sự không có một robot chính thức để làm việc, vì vậy chúng tôi đã sử dụng các trình mô phỏng và thay thế phần cứng trong quá trình phát triển. Ví dụ, chúng tôi có một cánh tay điều khiển riêng biệt mà chúng tôi có thể sử dụng để kiểm tra một số thứ cho một chi,”Stentz giải thích.
Đề cập đến những phức tạp sẽ làm suy giảm các kênh truyền dữ liệu, Stentz lưu ý rằng quyết định này được đưa ra ngay từ đầu dành riêng cho những tình huống như vậy và đó không phải là một vấn đề quá khó khăn. “Chúng tôi có các cảm biến gắn trên đầu của rô bốt - máy đo khoảng cách laser và máy ảnh - cho phép chúng tôi xây dựng bản đồ kết cấu 3-D hoàn chỉnh và mô hình môi trường của rô bốt; đây là những gì chúng tôi sử dụng từ phía người vận hành để điều khiển rô bốt và chúng tôi có thể hình dung tình huống này ở các độ phân giải khác nhau tùy thuộc vào băng tần và kênh liên lạc có sẵn. Chúng ta có thể tập trung sự chú ý của mình và nhận được độ phân giải cao hơn ở một số khu vực và độ phân giải thấp hơn ở các khu vực khác. Chúng tôi có khả năng điều khiển trực tiếp rô bốt từ xa, nhưng chúng tôi thích mức độ kiểm soát cao hơn khi chúng tôi xác định mục tiêu cho rô bốt và chế độ điều khiển này có khả năng chống mất tín hiệu và chậm trễ hơn”.
Robot Schaft mở cửa. Cải thiện khả năng xử lý của rô bốt sẽ là yếu tố bắt buộc đối với các hệ thống trong tương lai
Bước tiếp theo
Stentz và Stephen cho biết các đội của họ hiện đang đánh giá khả năng của họ trong các bài kiểm tra trong thế giới thực để đánh giá những hành động cần thực hiện để tiếp tục và họ đang chờ đánh giá của DARPA và thông tin bổ sung về những gì sẽ có trong trận chung kết. Stephen cho biết họ cũng mong nhận được một số sửa đổi cho Atlas, lưu ý một yêu cầu đã được phê duyệt cho vòng chung kết - việc sử dụng nguồn điện trên bo mạch. Đối với CHIMP, đây không phải là vấn đề, vì robot có ổ điện đã có thể mang pin riêng.
Stentz và Stephen đồng ý rằng có một số thách thức cần được giải quyết trong việc phát triển không gian hệ thống robot và tạo ra các loại nền tảng có thể được sử dụng trong các tình huống cứu trợ thảm họa. “Tôi có thể nói rằng không có thứ gì trên thế giới có thể là thuốc chữa bách bệnh. Về phần cứng, tôi tin rằng những máy có khả năng thao tác linh hoạt hơn có thể hữu ích. Đối với phần mềm, tôi tin rằng robot cần mức độ tự chủ cao hơn để chúng có thể hoạt động tốt hơn mà không cần kênh liên lạc trong các hoạt động từ xa; họ có thể hoàn thành nhiệm vụ nhanh hơn vì họ tự làm rất nhiều và đưa ra nhiều quyết định hơn trên một đơn vị thời gian. Tôi nghĩ tin tốt là các cuộc thi DARPA thực sự được thiết kế để quảng bá cả phần cứng và phần mềm,”Stentz nói.
Stephen tin rằng những cải tiến trong quy trình phát triển công nghệ cũng cần thiết. “Là một lập trình viên, tôi thấy nhiều cách để cải tiến phần mềm và tôi cũng thấy nhiều cơ hội để cải tiến khi làm việc trên những chiếc máy này. Rất nhiều điều thú vị xảy ra trong các phòng thí nghiệm và trường đại học, nơi có thể không có một nền văn hóa mạnh mẽ về quy trình này, vì vậy đôi khi công việc diễn ra lộn xộn. Ngoài ra, nhìn vào các dự án thực sự thú vị trong các thử nghiệm DRC, bạn nhận ra rằng có rất nhiều chỗ cho các cải tiến và đổi mới phần cứng."
Stephen lưu ý rằng Atlas là một ví dụ điển hình về những gì có thể đạt được - một hệ thống khả thi được phát triển trong thời gian ngắn.
Tuy nhiên, đối với Pratt, vấn đề được xác định rõ ràng hơn và ông tin rằng việc cải tiến phần mềm nên được ưu tiên hàng đầu. “Điểm tôi đang cố gắng vượt qua là phần lớn phần mềm nằm giữa hai tai. Ý tôi là, điều gì đang xảy ra trong bộ não của người điều khiển, điều gì đang xảy ra trong bộ não của người máy, và cách cả hai đồng ý với nhau. Chúng tôi muốn tập trung vào phần cứng của robot và chúng tôi vẫn gặp vấn đề với nó, chẳng hạn như chúng tôi gặp vấn đề về chi phí sản xuất, hiệu quả năng lượng … Chắc chắn phần khó nhất là phần mềm; và nó là mã lập trình cho giao diện người-rô-bốt và mã lập trình để rô-bốt tự thực hiện nhiệm vụ, bao gồm nhận thức và nhận thức tình huống, nhận thức về những gì đang xảy ra trên thế giới và các lựa chọn dựa trên những gì rô-bốt nhận thức."
Pratt tin rằng việc tìm kiếm các ứng dụng robot thương mại là chìa khóa để phát triển các hệ thống tiên tiến và đưa ngành công nghiệp phát triển. “Tôi nghĩ rằng chúng ta thực sự cần các ứng dụng thương mại ngoài quản lý thảm họa và phòng thủ chung. Sự thật là các thị trường, quốc phòng, ứng phó khẩn cấp và cứu trợ thiên tai, là rất nhỏ so với thị trường thương mại."
“Chúng tôi muốn nói nhiều về vấn đề này tại DARPA, lấy điện thoại di động làm ví dụ. DARPA đã tài trợ cho nhiều sự phát triển dẫn đến công nghệ được sử dụng trong điện thoại di động … Nếu đây chỉ là thị trường quốc phòng dành cho các tế bào, chúng sẽ có giá cao hơn nhiều đơn đặt hàng so với hiện tại, và điều này là do thị trường thương mại khổng lồ đã cho phép có được sự sẵn có đáng kinh ngạc của điện thoại di động …"
“Trong lĩnh vực robot, quan điểm của chúng tôi là cần chính xác chuỗi sự kiện này. Chúng tôi cần thấy việc thế giới thương mại mua các ứng dụng sẽ khiến giá giảm, và sau đó chúng tôi có thể tạo ra các hệ thống dành riêng cho quân đội, trong đó các khoản đầu tư thương mại sẽ được thực hiện."
Tám đội đầu tiên sẽ tham gia thử nghiệm vào tháng 12 năm 2014 - Team Schaft, IHMC Robotics, Tartan Rescue, Team MIT, Robosimian, Team TRAClabs, WRECS và Team Trooper. Mỗi người sẽ nhận được 1 triệu đô la để cải thiện các giải pháp của họ và cuối cùng, đội chiến thắng sẽ nhận được giải thưởng 2 triệu đô la, mặc dù đối với hầu hết, sự công nhận có giá trị hơn nhiều so với tiền bạc.
Robosimian từ Phòng thí nghiệm Lực đẩy Phản lực của NASA có thiết kế khác thường
Phần tử ảo
Việc DARPA đưa hai giai đoạn vào thử nghiệm DRC, trong đó chỉ các nhóm phát triển phần mềm tham gia, nói lên mong muốn của ban lãnh đạo là mở các chương trình cho nhiều người tham gia nhất có thể. Trước đây, các chương trình phát triển công nghệ như vậy là đặc quyền của các công ty quốc phòng và các phòng thí nghiệm nghiên cứu. Tuy nhiên, việc tạo ra một không gian ảo trong đó mỗi nhóm có thể kiểm tra phần mềm của họ đã cho phép các đối thủ có ít hoặc không có kinh nghiệm phát triển phần mềm cho robot có thể cạnh tranh ngang hàng với các công ty nổi tiếng trong lĩnh vực này. DARPA cũng xem không gian mô phỏng như một di sản lâu dài của thử nghiệm DRC.
Vào năm 2012, DARPA đã ủy quyền cho Open Source Foundation phát triển một không gian ảo cho Thử thách và tổ chức này bắt đầu tạo ra một mô hình mở bằng phần mềm Gazebo. Gazebo có khả năng mô phỏng rô bốt, cảm biến và vật thể trong thế giới 3D và được thiết kế để cung cấp dữ liệu cảm biến thực tế và những gì được mô tả là "tương tác vật lý hợp lý" giữa các vật thể.
Chủ tịch Tổ chức Nguồn mở Brian Goerkey cho biết Gazebo đã được sử dụng vì các khả năng đã được chứng minh của nó. “Gói này được sử dụng khá rộng rãi trong cộng đồng người máy, đó là lý do tại sao DARPA muốn đặt cược vào nó, bởi vì chúng tôi đã thấy lợi ích của nó trong những gì nó làm; chúng tôi có thể xây dựng một cộng đồng các nhà phát triển và người dùng xung quanh nó."
Mặc dù Gazebo đã là một hệ thống nổi tiếng, nhưng Gorky lưu ý rằng mặc dù vẫn còn nhiều chỗ để phấn đấu, nhưng cần phải thực hiện các bước để đáp ứng các yêu cầu mà DARPA đã xác định. “Chúng tôi đã làm rất ít để mô hình hóa rô bốt đi bộ, chúng tôi chủ yếu tập trung vào các nền tảng có bánh xe và có một số khía cạnh của mô hình hóa rô bốt đi bộ khá khác biệt. Bạn phải rất cẩn thận về cách bạn thực hiện phân giải liên lạc và cách bạn tạo mô hình rô bốt. Bằng cách này, bạn có thể nhận được các thông số tốt để đổi lấy độ chính xác. Rất nhiều nỗ lực đã được dành cho việc mô phỏng chi tiết vật lý của robot, vì vậy bạn có thể có được các mô phỏng chất lượng tốt và cũng có thể khiến robot hoạt động gần như trong thời gian thực, trái ngược với việc làm việc trong một phần mười hoặc một phần trăm thời gian thực, điều này có khả năng, nếu không phải vì tất cả nỗ lực bạn đã bỏ ra."
Một robot Atlas mô phỏng bước vào một chiếc ô tô trong giai đoạn thi đấu ảo của DRC
Về việc mô phỏng robot Atlas cho không gian ảo, Görki cho biết Tổ chức phải bắt đầu với một tập dữ liệu cơ bản. “Chúng tôi bắt đầu với một mô hình do Boston Dynamics cung cấp, chúng tôi không bắt đầu với các mô hình CAD chi tiết, chúng tôi có một mô hình động học đơn giản được cung cấp cho chúng tôi. Về cơ bản là một tập tin văn bản cho biết chân này dài bao nhiêu, to bao nhiêu, v.v. Thách thức đối với chúng tôi là điều chỉnh đúng và chính xác mô hình này để chúng tôi có thể đạt được sự thỏa hiệp về hiệu suất để đổi lấy độ chính xác. Nếu bạn đang mô hình hóa nó một cách đơn giản, thì bạn có thể đưa ra một số điểm không chính xác trong động cơ vật lý cơ bản, điều này sẽ khiến nó không ổn định trong một số tình huống nhất định. Do đó, rất nhiều công việc là thay đổi một chút mô hình và trong một số trường hợp, hãy viết mã của riêng bạn để mô phỏng các phần nhất định của hệ thống. Đây không chỉ là một mô phỏng của vật lý đơn giản, có một cấp độ thấp hơn mà chúng tôi sẽ không đi tới."
Pratt rất tích cực về những gì đã đạt được với VRC và không gian mô phỏng. “Chúng tôi đã làm điều gì đó chưa từng xảy ra trước đây, tạo ra một mô phỏng quy trình thực tế từ quan điểm vật lý có thể chạy trong thời gian thực để người vận hành có thể thực hiện công việc tương tác của họ. Bạn thực sự cần điều này, vì chúng ta đang nói về một người và một robot trong một nhóm, vì vậy mô phỏng của một robot sẽ hoạt động trong cùng khung thời gian với một người, nghĩa là theo thời gian thực. Ở đây, đến lượt nó, cần có một sự thỏa hiệp giữa độ chính xác của mô hình và sự ổn định của nó … Tôi tin rằng chúng tôi đã đạt được rất nhiều trong cuộc cạnh tranh ảo."
Stephen giải thích rằng Viện Năng lực Nhận thức Con người và Máy móc của IHMC phải đối mặt với những thách thức khác nhau trong việc phát triển phần mềm. “Chúng tôi đã sử dụng môi trường mô phỏng của riêng mình, mà chúng tôi đã tích hợp với Gazebo như một phần của cuộc thi ảo, nhưng rất nhiều quá trình phát triển của chúng tôi được thực hiện trên nền tảng của chúng tôi được gọi là Bộ xây dựng mô phỏng … chúng tôi đã sử dụng phần mềm của mình khi ra mắt một robot thực, chúng tôi đã làm rất nhiều mô hình và đây là một trong những nền tảng của chúng tôi, chúng tôi mong muốn có nhiều kinh nghiệm phát triển phần mềm tốt."
Stephen cho biết ngôn ngữ lập trình Java được ưa thích tại IHMC vì nó có "một hộp công cụ thực sự ấn tượng đã phát triển xung quanh nó." Ông lưu ý rằng khi kết hợp Gazebo và phần mềm của riêng mình, “vấn đề chính là chúng tôi viết phần mềm của mình bằng Java và hầu hết phần mềm cho rô bốt sử dụng C hoặc C ++, rất tốt cho các hệ thống nhúng. Nhưng chúng tôi muốn thực hiện công việc trong Java theo cách chúng tôi muốn - làm cho mã của chúng tôi hoạt động trong một khung thời gian nhất định, vì nó được triển khai trong C hoặc C ++, nhưng không ai khác sử dụng nó. Đó là một vấn đề lớn để tất cả các chương trình Gazebo hoạt động với mã Java của chúng tôi.”
DARPA và Open Source Foundation tiếp tục phát triển và cải thiện mô phỏng và không gian ảo. “Chúng tôi đang bắt đầu triển khai các yếu tố giúp trình mô phỏng hữu ích hơn trong một môi trường khác, bên ngoài địa điểm cứu hộ. Ví dụ, chúng tôi lấy phần mềm mà chúng tôi đã sử dụng trong cuộc thi (được gọi là CloudSim vì nó mô phỏng trong môi trường điện toán đám mây) và chúng tôi phát triển nó với ý định chạy trên các máy chủ đám mây,”Görki nói.
Một trong những lợi thế chính của việc có một môi trường mô phỏng mở để sử dụng công cộng và làm việc với nó trên đám mây là các phép tính cấp cao có thể được thực hiện bởi các hệ thống mạnh hơn trên máy chủ, do đó cho phép mọi người sử dụng máy tính nhẹ của họ và thậm chí cả netbook và máy tính bảng.. để làm việc tại nơi làm việc của bạn. Görki cũng tin rằng cách tiếp cận này sẽ rất hữu ích cho việc giảng dạy, cũng như trong việc thiết kế và phát triển sản phẩm. "Bạn sẽ có thể truy cập môi trường mô phỏng này từ mọi nơi trên thế giới và thử người máy mới của mình trong đó."
