ロボットが手の強さを習得し、安全に家事を行うことはどれほど難しいでしょうか? 1X 人工知能副社長が詳細な説明を執筆-AI-php.cn

真に人型のロボットを構築するのはどのくらい難しいですか?

通常、ロボットが動くとすべての関節がカチカチ音を立てますが、OpenAI によって確認されたスタートアップ企業 1X は、先週、新しい公開ヒューマノイドを公開しました。ロボットNEOは静かで実用的です。ビデオの音量を上げると、バックパックを持ち上げるためにかがむときのモーターのわずかなハム音が聞こえます。

ロボットが手の強さを習得し、安全に家事を行うことはどれほど難しいでしょうか? 1X 人工知能副社長が詳細な説明を執筆

このビデオを見た後、本当に聞きたいのですが、これは本当にホルスターを着けた人間ではないでしょうか?

今日の産業用ロボットは非常に速く動くことができますが、物に接触する前に非常に遅い速度まで減速する必要があります。安全を確保するために、これらのロボットは安全ケージに保管する必要があることが多いですが、NEO はビデオの中の女の子を優しく抱きしめ、ランドセルを自然かつスムーズに渡すことができます。これはどのように行われるのでしょうか?

1X Technologies の AI 担当副社長である Eric Jang は、NEO の背後にあるテクノロジーを公開するブログを書きました。

ロボットが手の強さを習得し、安全に家事を行うことはどれほど難しいでしょうか? 1X 人工知能副社長が詳細な説明を執筆

彼はこのブログをモーターの慣性とギアシステムに関するチュートリアルと呼びました。 1X Technologies に入社する前、Eric Jang 氏は Google のロボット研究部門で 6 年間働いていましたが、1X Technologies に入社して初めてこれらの概念の重要性を深く理解したと認めました。

Eric Jang 氏は、自ら物理計算を行うことで、軽量かつ高トルクのモーターが学習機能を備えた万能ロボットを構築する鍵であると確信するようになりました。

騒音が大きいのは関節の運動エネルギー変換効率が低いためでしょうか？

重さ 3 kg、半径 0.4 m の車輪が 5 ラジアン/秒で回転すると想像してください。ホイールからはレバーが伸びており、固定ブロックに衝突します。衝突は完全に非弾性であると仮定します。つまり、衝突後にホイールの回転が停止し、ブロックで跳ね返ることはありません。計算を簡単にするために、レバーアームには質量がなく、車輪の回転を防ぐだけの役割を果たすと仮定します。

回転運動エネルギー公式ロボットが手の強さを習得し、安全に家事を行うことはどれほど難しいでしょうか? 1X 人工知能副社長が詳細な説明を執筆

によると、I は慣性モーメント、ω は角速度です。レバーには質量がないと想定されているため、システムの慣性は固定シリンダーの慣性と同等です: ロボットが手の強さを習得し、安全に家事を行うことはどれほど難しいでしょうか? 1X 人工知能副社長が詳細な説明を執筆

。値を代入すると、I = 0.24 kg⋅m^2 となります。したがって、このシステムの回転運動エネルギーはさらに 3 ジュールと計算できます。

現実世界の非弾性衝突では、ホイールとブロックの総運動量は保存されますが、それらの総運動エネルギーは保存されません。したがって、システムの回転運動エネルギーは 3 ジュール未満になります。

エネルギーは保存量なので、残りの運動エネルギーはどこに行くのでしょうか?

答えは、運動エネルギーの一部が運動に変換され、残りの運動エネルギーは熱エネルギー、音、内部材料の変形という形で消費されます。ロボットが動いているときに大きな音が聞こえるのは、運動エネルギーの伝達が非効率で、機械の仕事を音に変換し、エネルギーが無駄に消費されているためです。

木のブロックがレバーの動きを妨げるため、車輪の新たな速度はゼロに低下し、それに対応する運動エネルギーもゼロに低下します。これは、車輪の回転を止めるには、すべての運動エネルギーを他の形式のエネルギーに変換する必要があることを意味します。幸いなことに、3 ジュールは大したエネルギーではなく、子犬が秒速 1 メートルで突っ込んできて停止するのと同じ量です。

ギアボックス追加後の衝突

上記のシステムを少し変更します。 2 つの車輪があり、各車輪の質量は 1.5 kg、半径は 0.4 メートルです。 2 つの車輪はそれぞれ 5 rad/s と 50 rad/s (つまり、最初の車輪の 10 倍の速度) で回転し、固定ブロックに衝突します。 2 番目のホイールは 1 番目のホイールより 10 倍の速さで回転し、歯車装置を介して 1 番目のホイールを駆動します。この設定は 10:1 のギア減速比に相当し、レバーの最終速度が低下します。

システムの運動エネルギーは、2 つの車輪の回転運動エネルギーの合計です。前の例と同様に、システムは衝突後に停止し、すべての運動エネルギーは熱、騒音、材料の変形の形で放散されなければなりません。

レバーは以前と同じ速度でブロックに接触しますが、総運動エネルギー (150 ジュール) は元の 1 輪システムの 50 倍になります。ロボットのギアボックス標準によってギア比が 100 に増加すると、消費する必要がある総運動エネルギーは 15,000 ジュールになります。

これは、時速 1,000 マイルで野球のボールが当たるのとほぼ同等です。この速度では、レバーが当たったオブジェクトは完全に破壊されます。もちろん、ギアシステム自体も影響を受けないわけではありません。

ギアリンケージは安全を目的として設計されていることが多いため、これは少し直観に反するかもしれません。レバーの最終速度が変化せず、ホイールの総質量も変化せず、レバーの動きを妨げる木のブロックがなく、2 組の装置の動きが別々に記録および観察される場合、動画を見ただけでは違いが分かりません。しかし、衝突、特に予期せぬ衝突となると、話は大きく異なります。

回転モーターの物理学は、人型ロボットが安全に世界と対話するために不可欠です。ほとんどの人型ロボット企業は、剛性の高い高速ギア伝達システムに依存しているため、ロボットを家庭ではなく工場に導入することを選択しています。

上記の野球の「破壊的な」運動エネルギーと同様に、この種のシステムは人の周囲では安全ではないため、保護ケージで囲む必要があります。

^{考えてみてください、もしロボットにコーヒーを素早く持ってきてもらいたいなら、その手足のエンドエフェクタは素早く動く必要があります。ロボットの手足とギアの反対側には、エンドエフェクターの動作よりもはるかに速い速度のモーターがあるはずです。運動エネルギーは角速度の二乗に比例するため、ロボットの動きは実際にはロボットの手足リンクそのものではなく、高速回転する歯車の慣性によって制御されます。 MIT の Russ Tedrake 教授は、授業でこれらの直感に反するロボットダイナミクス現象について素晴らしい説明をしてくれました。}

^{강좌 링크: https://manipulation.csail.mit.edu/robot .html 에너지를 소비하고 안전하지 않은 기어박스를 사용하는 이유는 무엇입니까?}

이유는 기어박스가 중요한 기계적 지렛대를 제공하기 때문입니다. 많은 모터가 단독으로 작동할 때 충분한 토크를 제공할 수 없기 때문에 엔지니어는 고속 모터에 기어를 설치합니다. 필요한 토크를 위해 희생되었습니다.

이런 종류의 기어 시스템은 "견고"하며 "역구동"이 불가능합니다. 일단 기어가 회전하기 시작하면 서로 단단히 물려 회전하기가 어렵습니다. 돌아서세요. 따라서 기어박스의 반대쪽 끝에서는 고속 모터에서 생성되는 회전력에 저항하기 위해 더 많은 힘이 가해져야 합니다.

원엑스테크놀로지스는 위와 같은 고려 사항을 바탕으로 변속기 시스템의 안전성을 극대화하기 위해 지난 10년간 고토크, 저속 모터 제조에 전념해 왔습니다. NEO 로봇은 모터와 구동 시스템을 사용하여 기어비가 더 작고 무게도 가벼워서 가정 환경에 안전하게 통합될 수 있는 최초의 진정한 가정용 로봇이 되었습니다.

로봇 훈련을 위한 실생활 영상의 중요성 재정의

이외에도 로봇에서 수집 연구자들은 로봇을 훈련시키기 위해 실제 사람들이 작업을 수행하는 1인칭 시점의 비디오를 사용할 수도 있습니다.

1. 일반 로봇의 발전." 로봇 하드웨어는 비용이 많이 들고, 부피가 큰 하드웨어를 사용하여 작업을 수행하기 위해 인간 원격 운영자를 고용하는 것도 마찬가지로 비용이 많이 듭니다. 더욱이, 원격 조작의 효율성은 인간이 직접 작업을 완료할 수 있는 속도에 비해 훨씬 낮을 정도로 매우 낮습니다.

2. 머리에 장착된 카메라를 사람들에게 묶고 살을 덮는 큰 고무장갑을 착용하게 하면 다양한 집안일을 하는 사람들의 대규모 데이터 세트를 빠르게 수집할 수 있습니다. 그리고 임무. 평범한 사람들은 일상 생활에서 무의식적으로 수많은 다양한 행동과 운영 작업을 완료합니다. 원시 모션 출력을 직접 인식하는 데 어려움이 있지만 비디오의 포즈 변화를 분석하여 동작을 추론할 수 있습니다. 이러한 유형의 데이터 수집은 고급 하드웨어가 출시될 때까지 범용 로봇 개발에 대한 장벽을 허무는 데 도움이 될 수 있습니다.

3. 인터넷에는 사람이 수행하는 다양한 활동을 인식하고 학습하도록 로봇을 훈련시킬 수 있는 1인칭 및 3인칭 동영상이 많아 더욱 확장될 수 있습니다. 우리의 데이터 크기.

이러한 유형의 데이터 수집을 확장하기 전에 5000RPM으로 회전하는 모터에 비해 우리 몸에는 빠르게 회전하는 부품이 없다는 점도 중요합니다. , 근육의 운동 에너지 매우 낮습니다. 우리가 움직일 때 운반하는 유효 질량도 훨씬 작습니다. 따라서 로봇의 관절 각도는 인간의 관절 각도와 대략 동일할 수 있지만 회전하는 모터가 제공하는 유효 질량은 작업을 능숙하게 수행하기에는 너무 큽니다.

효율적인 모션 제어 전략을 개발하더라도 로봇은 조명을 쉽게 켜고 끄거나 우아하게 달리는 등의 작업을 수행할 때 여전히 인간의 속도와 유창함에 도달할 수 없습니다. 로봇이 물체를 만질 때 가하는 힘이 인간과 크게 다르기 때문입니다.

따라서 인간의 비디오를 로봇의 움직임 전략으로 신속하게 변환하려면 다음 방법이 필요합니다.

1. NEO와 같이 매우 순응적이고 유연한 로봇

2. 로봇이 비디오를 직접 복사하는 대신 1x보다 느린 속도로 비디오의 모션 궤적을 추적하도록 합니다. 휴먼 하드웨어' 역학. 그러나 이는 정적인 작업에만 적합하며, 옷 개기, 주방에서 음식 준비 등 많은 물체와 접촉이 필요한 작업에는 적합하지 않습니다.

3. 모션 계획과 동적 계획을 분리하여 모션 계획은 목표 위치에 도달하는 데 집중하고 동적 계획은 충돌 발생 시 힘을 제어하는 데 중점을 둡니다.

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