一只来自宇树的A1四足机器人

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继上次硬核自动驾驶自行车之后,今天,小岚又要来给大家介绍一个硬核的四足机器人。

这是一只来自宇树的A1四足机器人,被#UC伯克利、CMU#的研究者们用来研究腿式机器人快速适应环境(RMA)算法。该算法包含两个子策略,一个是使用强化学习训练的基本策略(base policy)还有一个是使用监督学习训练的适应模块(adaptation module),二者完全在模拟中学习。

在 RMA 算法加持下,宇树A1四足机器人拥有了所有智能体共有的适应环境因素的能力。如在乱石滩,草地、泥土堆、高低不平、松软的路面、泼了油的塑料板、泡沫、床垫等环境下,拥有智能体的自适应行走能力。

思岚科技作为移动机器人解决方案领域的一员,很荣幸 Mapper能被搭载在宇树A1四足机器人上参与这项RMA算法的研究。Mapper作为集建图和定位于一体的雷达新品类,帮助机器人实时地图构建、自主定位、导航规划、动态避障。配合算法,适应各类复杂环境。

*Mapper拥有Lidar及SLAM引擎,解决了定位和建图两大功能,距离智能移动,只差一个导航模块。

01 复杂场景高品质地图构建

A1四足机器人上方搭载了 Mapper,具有主动探测闭环和修正地图的能力,能够帮助四足机器人在复杂的场景里实现大场景,高品质的二维地图构建,辅助后续RMA算法研究和部署。

Mapper主动探测地图和闭环修正能力

02 室外抗干扰能力强

RMA算法为了应对各类具有挑战的复杂环境,免不了要在室内、室外多种场景里移动测试。所以,作为机器人定位和建图的传感器,Mapper的抗干扰能力就显得尤为重要。

除了要能抵抗光干扰之外,Mapper还要能区分出环境光和激光信号。为此,思岚科技从A系列2代产品开始,就在处理算法以及光学调教上狠下功夫。至此,Mapper在室外强阳光、室内黑色物体、高反物体等方面的抗干扰能力上表现不俗,优异的测距精度为RMA算法保驾护航。

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搭载Mapper的四足机器人室外运动效果

03 支持2m/s移动速度,±3°倾斜补偿角度

作为人来说,用腿在高低不平的地面上行走主要靠人体自身的平衡能力来调节,但是这个动作对于机器人来说,却是一件比较复杂,又极具挑战的事情。

Mapper支持2m/s的移动速度,相当于人慢跑,能保持四足机器人的最佳行进能力。同时,拥有±3°的倾斜补偿功能,保证最佳的建图质量数据,把外界环境对机器人的影响缩小至最小。

奔跑模式下Mapper建图效果

04 数据解析方便,ROS全兼容

为了各类机器人爱好者/厂商对Mapper进行更好的评估、开发及使用,Mapper提供完善的跨平台SDK开发包、手机和PC端评估工具。同时结合配套的ROS驱动,产生的地图和定位数据可无缝集成到ROS环境中。同时,作为传感器,Mapper收集到的点云数据也可以通过Ros node,将数据集成到现有系统中。

Mapper数据兼容ROS

另外,小岚还想跟大家安利的是,Mapper作为一款建图雷达,支持手持模式,只需要通上电源,即可随时随地使用。这就做到了让广大开发者够随身携带,随时集成,让开发和维护的成本和周期变得十分灵活可控。

最后,小岚想说的是,不管是用于A1四足机器人身上的RAM算法研究,还是用于移动机器人身上的自主定位导航,不管是腿式还是轮式的机器人,大家当下除了要做好商业价值的技能之外,都在向常规系统外的复杂性场景不断升级,寻求更多的应用可能。所以,思岚也会秉承着产品的稳定性和优越性,为市场一直提供有价值、有性价比的产品,助力产业发展和升级。

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