CHIMP esegue uno dei compiti più difficili: provare a collegare una manichetta antincendio a un idrante
Ospitato dalla Defense Advanced Research Projects Agency (DARPA), il Robotics Challenge promette di rivoluzionare le capacità dei sistemi e il modo in cui sono progettati. Diamo un'occhiata a questo evento e valutiamo l'opinione di alcuni attori chiave
L'11 marzo 2011, il Giappone è stato colpito da un potente terremoto con epicentro a circa 70 km al largo della costa orientale di Honshu. A seguito di un terremoto di magnitudo 9, si sono formate onde che hanno raggiunto un'altezza di 40 metri e si sono propagate nell'entroterra per 10 km.
La centrale nucleare di Fukushima I ha ostacolato il devastante tsunami Quando le onde giganti hanno colpito la stazione, i reattori sono stati catastroficamente distrutti. Questo incidente è diventato la peggiore tragedia nucleare dall'incidente alla centrale nucleare di Chernobyl nel 1986. Questo evento ha costituito la base per lo scenario di forse uno dei programmi di robotica più significativi fino ad oggi - DRC (DARPA Robotics Challenge - prove pratiche di sistemi robotici nell'ambito del programma Advanced Research and Development Administration del Dipartimento della Difesa degli Stati Uniti).
Le prove della Repubblica Democratica del Congo sono state annunciate nell'aprile 2012 e il soccorso in caso di catastrofe è stato scelto come scenario per queste prove. Lo sviluppo di nuovi sistemi doveva essere effettuato nell'ambito di questo scenario, principalmente per il fatto che era incluso nelle 10 missioni chiave del Dipartimento della Difesa degli Stati Uniti, individuate dalla Casa Bianca e dal Segretario alla Difesa a gennaio 2012. Nel dicembre 2013, nell'ambito di queste competizioni, è passata una tappa importante, quando sono stati effettuati per la prima volta in Florida i primi test "a tutto campo".
Le RDC differiscono in diversi modi innovativi, combinano test virtuali e sul campo e sono aperte a squadre finanziate e non finanziate. Questo evento consiste di quattro cosiddette sezioni o tracce; DARPA ha fornito supporto finanziario per due piste Track A e Track B e ha aperto queste competizioni a tutti i nuovi arrivati.
Dei quattro brani, due (Traccia A e Traccia B) hanno ricevuto finanziamenti. A seguito di un annuncio generale e della presentazione della domanda, DARPA ha selezionato sette squadre per la traccia A per sviluppare nuovo hardware e software; nella pista B, 11 team hanno sviluppato solo software.
La traccia C non è finanziata ed è aperta a nuovi iscritti da tutto il mondo; Come i partecipanti al Track B, i suoi partecipanti hanno utilizzato principalmente un programma di simulazione di robot virtuali per testare il loro software. La traccia D è destinata ai contributori stranieri che desiderano sviluppare hardware e software, ma senza finanziamenti DARPA in nessuna fase.
La chiave dell'innovativo approccio DRC è il componente VRC (Virtual Robotics Challenge). I migliori team - sia della pista B che C - riceveranno finanziamenti dalla DARPA, così come il robot Atlas di Boston Dynamics, con il quale prenderanno parte ai test sul campo.
Nel maggio 2013, le squadre della pista B e della pista C hanno fatto domanda per qualificarsi per il VRC, che si è tenuto il mese successivo. Degli oltre 100 team registrati, solo 26 hanno continuato a passare al VRC e solo 7 team si sono avvicinati ai test su vasta scala.
I VRC si sono svolti in uno spazio virtuale altamente accurato concesso in licenza con la licenza Apache 2 della Open Source Foundation. Le squadre sono state incaricate di completare tre delle otto attività identificate per i robot reali nei primi test sul campo.
test
Mentre i robot dimostrati in VRC erano impressionanti, come si sarebbero comportati nei test sul campo non era certo al 100%; tuttavia, Jill Pratt, direttore del programma del Concorso DRC, si è detto molto soddisfatto delle loro capacità. "Ci aspettavamo che, poiché questa era la prima parte fisica del test, potessimo vedere molti guasti hardware, ma in realtà non è stato così, tutto l'hardware era molto affidabile. Le prime squadre, soprattutto le prime tre, sono riuscite a ottenere più della metà dei punti e hanno fatto progressi significativi anche quando abbiamo volutamente interferito con il canale di comunicazione".
Pratt è stato anche colpito dalle capacità del robot Atlas: "Ha davvero superato le nostre aspettative… Boston Dynamics ha svolto un lavoro esemplare per garantire che nessuno dei team venga danneggiato da alcun tipo di guasto hardware".
Tuttavia, c'è ancora spazio per miglioramenti, come i bracci manipolatori con spazio di lavoro limitato e perdite dal sistema idraulico del robot. Il processo di ammodernamento è iniziato ancor prima dell'evento di dicembre 2013. Pratt ha detto che vorrebbe anche aumentare il numero di strumenti diversi nelle finali e i robot molto probabilmente avranno una cintura con strumenti da cui dovranno selezionare gli strumenti necessari e cambiarli durante l'esecuzione dello script.
Il robot Atlas è stato elogiato anche da Doug Stephen, ricercatore e ingegnere informatico presso il Florida Institute for Human and Machine Cognitive Abilities, il cui team è arrivato secondo sulla pista B nelle prove sul campo. "Questo è un robot davvero meraviglioso… abbiamo lavorato con esso 200 ore di tempo pulito in due o tre mesi e questo è molto insolito per una piattaforma sperimentale: la capacità di lavorare costantemente e non rompersi".
Ci sono sforzi letteralmente eroici dietro le impressionanti capacità robotiche della Repubblica Democratica del Congo; gli incarichi sono progettati per essere particolarmente impegnativi e sfidare l'hardware e il software sviluppati dai team.
Sebbene i compiti fossero difficili, Pratt non pensa che la DARPA abbia fissato l'asticella troppo in alto, osservando che ogni compito è stato completato da almeno una delle squadre. Guidare e unire le maniche sono risultati essere i compiti più difficili. Secondo Stephen, il primo è stato il più difficile: "Direi sicuramente: il compito di guidare un'auto, e nemmeno a causa della guida stessa. Se vuoi una guida completamente autonoma, che è molto difficile, allora hai sempre un operatore robot. Guidare non è stato così difficile, ma scendere dall'auto è molto più difficile di quanto si possa immaginare; è come risolvere un grande puzzle 3D."
In conformità con il formato delle Finali della Repubblica Democratica del Congo, previste per dicembre 2014, tutte le attività saranno combinate in un unico scenario continuo. Tutto questo per renderlo più credibile e dare ai team scelte strategiche su come eseguirlo. Anche la difficoltà aumenterà e Pratt ha aggiunto: “La nostra sfida per le squadre che hanno fatto grandi cose a Homestead è renderla ancora più difficile. Rimuoveremo i cavi tethered, rimuoveremo i cavi di comunicazione e li sostituiremo con un canale wireless, mentre degraderemo la qualità della connessione in modo che sia anche peggiore rispetto ai test precedenti.
“Il mio piano al momento è di rendere la connessione intermittente, a volte dovrà scomparire del tutto, e credo che questo vada fatto in ordine casuale, come accade nei disastri reali. Vediamo cosa possono fare i robot, lavorando per pochi secondi, o forse fino a un minuto, cercando di svolgere da soli alcuni sottocompiti, anche se non sono completamente tagliati fuori dal controllo dell'operatore e penso che sarà un'esperienza molto interessante vista."
Pratt ha detto che i sistemi di sicurezza saranno rimossi anche nelle finali. "Ciò significa che il robot dovrà resistere alla caduta, significa anche che dovrà arrampicarsi da solo e in realtà sarà piuttosto difficile".
Il robot Schaft rimuove i detriti dal suo percorso
Sfide e strategie
Delle otto squadre durante i test, cinque hanno utilizzato il robot ATLAS, tuttavia, i partecipanti alla pista A - il vincitore del Team Schaft e il terzo vincitore del Team Tartan Rescue - hanno utilizzato i loro sviluppi. Originario del National Robotics Engineering Center della Carnegie Mellon University (CMU), Tartan Rescue ha sviluppato la piattaforma mobile altamente intelligente CMU (CHIMP) per i test DRC. Tony Stentz di Tartan Rescue ha spiegato la logica del team per lo sviluppo del proprio sistema: "Potrebbe essere più sicuro utilizzare un robot umanoide standard, ma sapevamo di poter creare un design migliore per la risposta ai disastri".
“Sapevamo di dover creare qualcosa di più o meno umano, ma non ci piaceva la necessità che i robot umanoidi mantenessero l'equilibrio mentre si muovevano. Quando i robot bipedi si muovono, devono mantenere l'equilibrio per non cadere, e questo è abbastanza difficile su una superficie piana, ma quando parli di muoverti attraverso detriti di costruzione e calpestare oggetti che possono muoversi, diventa ancora più difficile. Lo CHIMP è quindi staticamente stabile, poggia su una base abbastanza larga e in posizione eretta rotola su una coppia di binari ai suoi piedi, così da poter andare avanti e indietro e girare sul posto. Può essere posizionato abbastanza facilmente da allungare le mani per portare tutto ciò di cui hai bisogno per l'incarico; quando ha bisogno di muoversi su terreni più difficili può cadere su tutti e quattro gli arti, poiché ha anche le eliche a cingoli tra le mani.
Inevitabilmente, team di diverse piste hanno affrontato sfide diverse nella preparazione dei test, l'Institute for Human and Machine Cognitive Abilità si è concentrato sullo sviluppo del software, perché questo è il problema più difficile: la transizione dal VRC ai problemi sul campo. Stephen ha detto che “quando il robot Atlas ci è stato consegnato, aveva due 'modalità' che potevi usare. Il primo è un semplice insieme di movimenti forniti da Boston Dynamics che potresti usare per il movimento e che è stato leggermente sottosviluppato. Si è scoperto che la maggior parte delle squadre ha utilizzato queste modalità integrate di Boston Dynamics durante la competizione Homestead, pochissime squadre hanno scritto il proprio software di controllo del robot e nessuno ha scritto il proprio software per l'intero robot …"
"Abbiamo scritto il nostro software da zero ed era un controller per tutto il corpo, cioè era un controller che funzionava in tutte le attività, non siamo mai passati ad altri programmi o a un altro controller … Pertanto, uno dei compiti più difficili era creare il codice del programma ed eseguirlo su Atlas perché era una specie di scatola nera quando Boston Dynamics ce l'ha presentato, ma è il loro robot e il loro IP quindi non avevamo davvero accesso a basso livello al computer di bordo. il software viene eseguito su un computer esterno e quindi comunica utilizzando un'API (Application Programming Interface) su fibra con un computer di bordo, quindi ci sono grandi ritardi e problemi con la sincronizzazione e diventa abbastanza difficile controllare un sistema così complesso come Atlas."
Sebbene scrivere il proprio codice da zero sia stato sicuramente più difficile e dispendioso in termini di tempo per l'Institute for Human and Machine Cognitive Abilità, Stephen ritiene che questo approccio sia più redditizio, poiché quando sorgono problemi, possono essere risolti più velocemente rispetto a Boston Dynamics. Inoltre, il software associato Atlas non era così avanzato come il software che Boston Dynamics utilizza nelle sue demo "quando hanno inviato il robot… hanno detto abbastanza apertamente che i movimenti non sono quelli che vedi quando Boston Dynamics carica un video di il robot di Youtube che lavora sul software di questa azienda. Questa è una versione meno avanzata… questo è sufficiente per addestrare il robot. Non so se avrebbero dato il codice ai comandi da usare, non credo si aspettassero che tutti scrivessero il proprio software. Cioè, ciò che è stato consegnato insieme al robot è possibile fin dall'inizio e non era destinato a completare tutte e otto le attività nei test pratici della RDC."
La sfida più grande per il team di Tartan Rescue è stata il programma serrato a cui hanno dovuto attenersi durante lo sviluppo della nuova piattaforma e del relativo software. “Quindici mesi fa, CHIMP era solo un concetto, un disegno su carta, quindi abbiamo dovuto progettare le parti, realizzare i componenti, mettere tutto insieme e testare tutto. Sapevamo che ci sarebbe voluto molto tempo, non potevamo aspettare e iniziare a scrivere software finché il robot non fosse pronto, quindi abbiamo iniziato a sviluppare software in parallelo. In realtà non avevamo un robot completo con cui lavorare, quindi abbiamo usato simulatori e sostituti hardware durante lo sviluppo. Ad esempio, avevamo un braccio manipolatore separato che potevamo usare per controllare determinate cose per un singolo arto , ha spiegato Stentz.
Riferendosi alle complicazioni che si aggiungeranno al degrado dei canali di trasmissione dei dati, Stentz ha osservato che questa decisione è stata presa fin dall'inizio appositamente per tali situazioni e che non è un problema molto difficile. “Abbiamo sensori montati sulla testa del robot – telemetri laser e telecamere – che ci consentono di costruire una mappa di texture 3D completa e un modello dell'ambiente del robot; questo è quello che usiamo dal lato operatore per controllare il robot e possiamo immaginare questa situazione in diverse risoluzioni a seconda della banda di frequenza disponibile e del canale di comunicazione. Possiamo concentrare la nostra attenzione e ottenere una risoluzione maggiore in alcune aree e una risoluzione inferiore in altre aree. Abbiamo la possibilità di controllare direttamente il robot in remoto, ma preferiamo un livello di controllo più elevato quando definiamo gli obiettivi per il robot e questa modalità di controllo è più resistente alla perdita di segnale e ai ritardi.
Il robot Schaft apre la porta. Le migliori capacità di manipolazione robotica saranno un must per i sistemi futuri
Prossimi passi
Stentz e Stephen hanno affermato che i loro team stanno attualmente valutando le loro capacità in test nel mondo reale per valutare quali azioni devono essere intraprese per andare avanti e che stanno aspettando una revisione DARPA e ulteriori informazioni su ciò che sarà in finale. Stephen ha detto che non vedono l'ora di ricevere qualche modifica per l'Atlas, notando un requisito già approvato per le finali: l'uso di un alimentatore di bordo. Per CHIMP, questo non è un problema, poiché il robot con azionamenti elettrici può già trasportare le proprie batterie.
Stentz e Stephen hanno convenuto che ci sono una serie di sfide che devono essere affrontate nello sviluppo dello spazio dei sistemi robotici e nella creazione di tipi di piattaforma che possono essere utilizzati in scenari di emergenza. “Direi che non esiste una cosa al mondo che possa essere una panacea. In termini di hardware, credo che possano essere utili macchine con capacità di manipolazione più flessibili. Per quanto riguarda il software, credo che i robot abbiano bisogno di un maggiore livello di autonomia per poter funzionare meglio senza un canale di comunicazione nelle operazioni a distanza; possono completare le attività più velocemente perché fanno molto da sole e prendono più decisioni per unità di tempo. Penso che la buona notizia sia che le competizioni DARPA sono davvero progettate per promuovere sia l'hardware che il software , ha affermato Stentz.
Stephen ritiene che siano necessari anche miglioramenti nei processi di sviluppo tecnologico. “Come programmatore, vedo molti modi per migliorare il software e vedo anche molte opportunità di miglioramento mentre lavoro su queste macchine. Molte cose interessanti accadono nei laboratori e nelle università dove potrebbe non esserci una forte cultura di questo processo, quindi a volte il lavoro va a casaccio. Inoltre, guardando i progetti davvero interessanti nelle prove della DRC, ti rendi conto che c'è molto spazio per miglioramenti hardware e innovazione."
Stephen ha notato che Atlas è un ottimo esempio di ciò che si può ottenere: un sistema funzionante sviluppato in breve tempo.
Per Pratt, invece, il problema è più definito e crede che il miglioramento del software debba venire prima. “Il punto che sto cercando di trasmettere è che la maggior parte del software è tra le orecchie. Voglio dire, cosa sta succedendo nel cervello dell'operatore, cosa sta succedendo nel cervello del robot e come i due sono d'accordo l'uno con l'altro. Vogliamo concentrarci sull'hardware del robot e abbiamo ancora problemi con esso, ad esempio abbiamo problemi con i costi di produzione, l'efficienza energetica… Senza dubbio la parte più difficile è il software; ed è il codice di programmazione per l'interfaccia robot-uomo e il codice di programmazione per i robot stessi per svolgere il compito da soli, che include percezione e consapevolezza situazionale, consapevolezza di ciò che sta accadendo nel mondo e scelte basate su ciò che il robot percepisce."
Pratt crede che trovare applicazioni robot commerciali sia fondamentale per sviluppare sistemi avanzati e far progredire il settore. “Penso che abbiamo davvero bisogno di applicazioni commerciali oltre alla gestione dei disastri e alla difesa generale. La verità è che i mercati, la difesa, la risposta alle emergenze e i soccorsi in caso di calamità, sono minuscoli rispetto al mercato commerciale.
“Ci piace parlarne molto alla DARPA, prendendo come esempio i cellulari. La DARPA ha finanziato molti degli sviluppi che hanno portato alla tecnologia utilizzata nei telefoni cellulari… Se questo fosse solo il mercato della difesa a cui erano destinate le celle, costerebbero molti ordini di grandezza in più di adesso, e questo è dovuto al enorme mercato commerciale che ha permesso di ottenere un'incredibile disponibilità di cellulari…”
“Nel campo della robotica, la nostra opinione è che abbiamo bisogno esattamente di questa sequenza di eventi. Abbiamo bisogno di vedere il mondo commerciale acquistare applicazioni che facciano scendere i prezzi, e quindi possiamo creare sistemi specifici per l'esercito, in cui verranno fatti investimenti commerciali.
Le prime otto squadre prenderanno parte alle prove di dicembre 2014: Team Schaft, IHMC Robotics, Tartan Rescue, Team MIT, Robosimian, Team TRAClabs, WRECS e Team Trooper. Ognuno riceverà $ 1 milione per migliorare le proprie soluzioni e, alla fine, la squadra vincitrice riceverà un premio di $ 2 milioni, anche se per la maggior parte, il riconoscimento è molto più prezioso del denaro.
Robosimian del Jet Propulsion Laboratory della NASA ha un design insolito
elemento virtuale
L'inclusione da parte della DARPA di due tracce nelle prove della DRC, a cui partecipano solo i team di sviluppo software, parla del desiderio del management di aprire i programmi alla cerchia più ampia possibile di partecipanti. In precedenza, tali programmi di sviluppo tecnologico erano prerogativa delle società di difesa e dei laboratori di ricerca. Tuttavia, la creazione di uno spazio virtuale in cui ogni team può testare il proprio software ha permesso ai concorrenti che avevano poca o nessuna esperienza nello sviluppo di software per robot di competere allo stesso livello di note aziende in questo campo. DARPA considera anche lo spazio simulato come un'eredità a lungo termine dei test della RDC.
Nel 2012, DARPA ha commissionato alla Fondazione Open Source lo sviluppo di uno spazio virtuale per la Sfida e l'organizzazione ha iniziato a creare un modello aperto utilizzando il software Gazebo. Gazebo è in grado di simulare robot, sensori e oggetti in un mondo 3D ed è progettato per fornire dati di sensori realistici e ciò che viene descritto come "interazioni fisicamente plausibili" tra gli oggetti.
Il presidente della Open Source Foundation Brian Goerkey ha affermato che Gazebo è stato utilizzato per le sue comprovate capacità. “Questo pacchetto è abbastanza ampiamente utilizzato nella comunità robotica, motivo per cui DARPA ha voluto scommettere su di esso, perché abbiamo visto i suoi benefici in ciò che fa; potremmo costruire una comunità di sviluppatori e utenti attorno ad esso."
Mentre Gazebo era già un sistema ben noto, Gorky ha notato che mentre c'era ancora spazio per lottare, dovrebbero essere prese misure per soddisfare i requisiti identificati dalla DARPA. “Abbiamo fatto molto poco per modellare robot ambulanti, ci siamo concentrati principalmente su piattaforme su ruote e ci sono alcuni aspetti della modellazione di robot ambulanti che sono piuttosto diversi. Devi stare molto attento a come effettui la risoluzione dei contatti e a come modelli il robot. In questo modo, puoi ottenere buoni parametri in cambio di precisione. Sono stati fatti molti sforzi nella simulazione dettagliata della fisica del robot, quindi puoi ottenere simulazioni di buona qualità e anche far funzionare il robot in tempo quasi reale, invece di lavorare in un decimo o un centesimo di tempo reale, il che è probabile, se non per tutto lo sforzo che ci hai messo."
Un robot Atlas simulato entra in un'auto durante la fase di competizione virtuale della RDC
Per quanto riguarda la simulazione del robot Atlas per lo spazio virtuale, Görki ha affermato che la Fondazione ha dovuto iniziare con un set di dati di base. “Abbiamo iniziato con un modello fornito da Boston Dynamics, non abbiamo iniziato con modelli CAD dettagliati, avevamo un modello cinematico semplificato che ci è stato fornito. Fondamentalmente un file di testo che dice quanto è lunga questa gamba, quanto è grande e così via. La sfida per noi era quella di regolare correttamente e accuratamente questo modello in modo da poter ottenere un compromesso in termini di prestazioni in cambio di precisione. Se lo stai modellando in modo semplicistico, puoi introdurre alcune imprecisioni nel motore fisico sottostante, che lo renderanno instabile in determinate situazioni. Pertanto, molto lavoro consiste nel modificare leggermente il modello e in alcuni casi scrivere il proprio codice per simulare alcune parti del sistema. Questa non è solo una simulazione di fisica semplice, c'è un livello al di sotto del quale non andremo.
Pratt è molto positivo su ciò che è stato ottenuto con VRC e lo spazio simulato. “Abbiamo fatto qualcosa che non era mai successo prima, abbiamo creato una simulazione di processo realistica da un punto di vista fisico che può essere eseguita in tempo reale in modo che l'operatore possa svolgere il proprio lavoro interattivo. Ne hai davvero bisogno, dal momento che stiamo parlando di una persona e di un robot come un'unica squadra, quindi la simulazione di un robot dovrebbe funzionare nello stesso lasso di tempo di una persona, il che significa in tempo reale. Qui, a sua volta, è necessario un compromesso tra l'accuratezza del modello e la sua stabilità … credo che abbiamo ottenuto molto nella competizione virtuale."
Stephen ha spiegato che l'Institute for Human and Machine Cognitive Abilità di IHMC ha dovuto affrontare diverse sfide nello sviluppo del software. “Abbiamo utilizzato il nostro ambiente di simulazione, che abbiamo integrato con Gazebo come parte di una competizione virtuale, ma gran parte del nostro sviluppo viene svolto sulla nostra piattaforma chiamata Simulation Construction Set… abbiamo usato il nostro software quando abbiamo lanciato un robot reale, abbiamo fatto molta modellazione e questa è una delle nostre pietre miliari, non vediamo l'ora di avere molta buona esperienza di sviluppo software."
Stephen ha affermato che il linguaggio di programmazione Java è preferito da IHMC perché ha "una cassetta degli attrezzi davvero impressionante che è cresciuta attorno ad esso". Ha notato che quando si combinano Gazebo e il proprio software, "il problema principale è che scriviamo il nostro software in Java e la maggior parte del software per robot utilizza C o C ++, che sono molto buoni per i sistemi embedded. Ma vogliamo lavorare in Java nel modo in cui vogliamo: far funzionare il nostro codice in un determinato lasso di tempo, poiché è implementato in C o C ++, ma nessun altro lo usa. È un grosso problema far funzionare tutti i programmi Gazebo con il nostro codice Java.”
DARPA e Open Source Foundation continuano a sviluppare e migliorare la simulazione e lo spazio virtuale. “Stiamo iniziando a implementare elementi che renderanno il simulatore più utile in un ambiente diverso, al di fuori del sito di soccorso. Ad esempio, prendiamo il software che abbiamo utilizzato nella competizione (chiamato CloudSim perché simula nell'ambiente di cloud computing) e lo sviluppiamo con l'intenzione di funzionare su server cloud , ha affermato Görki.
Uno dei principali vantaggi di avere un ambiente simulato aperto all'uso pubblico e lavorare con esso nel cloud è che i calcoli di alto livello possono essere eseguiti da sistemi più potenti sui server, consentendo così alle persone di utilizzare i loro computer leggeri e persino netbook e tablet.per lavorare nel tuo posto di lavoro. Görki ritiene inoltre che questo approccio sarà molto utile per l'insegnamento, nonché nella progettazione e nello sviluppo del prodotto. "Sarai in grado di accedere a questo ambiente di simulazione da qualsiasi parte del mondo e provare il tuo nuovo robot al suo interno."
