Ricercatori dell’Hybrid Robotics Group dell’Università della California-Berkeley e dell’Università Carnegie Mellon di Pittsburgh, stanno lavorando a dei robot che non perdono l’equilibrio quando camminano su terreni accidentati. Sfruttando il machine learning e robot ATRIAS (automi a due zampe in grado di spostarsi e reagire agli stimoli esterni in maniera molto agile), il team è stato in grado di “insegnare” a questi dispositivi ad attraversare “ciottoli” mai vista prima.
I robot in questione sono unici in quanto bipiedi e riescono a rimanere in equilibrio o saltare in base alle necessità del momento non cadendo e rimanendo in piedi sui blocchi posti come ostacoli sul percorso.
“Ciò che rende diverso il nostro metodo rispetto ad altri”, spiegano i ricercatori, “è che rende possibile una camminata dinamica, in opposizione al lento e quasi statico movimento che si tende a sfruttare con i robot”. “Il ragionamento sulla nonlinearità nelle dinamiche del sistema e lo sfruttamento di recenti progressi nelle tecnologie di controlli ottimali e non lineari, consente di specificare gli obiettivi di controllo e i comportamenti desiderati per robot semplici e compatti assicurando nel contempo stabilità formale e garanzie di sicurezza”. “Ciò significa che i nostri robot possono camminare su terreni ben delimitati senza scivolare o cadere, supportati da calcoli matematici e bei video sperimentali”.
I robot sono al momento “ciechi” e non sfruttano input visivi per pianificare le mosse; un robot denominato CASSIE è ad ogni modo in grado di vedere e riconoscere rocce man mano che cammina, con potenziali usi in vari ambiti, incluso quello militare. Altri dettagli a questo indirizzo.
