Dört ayaklı hayvanların hareket şeklini taklit eden dört ayaklı robotlar, zor yerlerde ve küçük alanlarda dolaşma konusunda iyi oldukları için son zamanlarda popüler hale geldi. İnsana benzeyen robotlar büyük ilgi görürken, Boston Dynamics’in SPOT gibi dört ayak üzerinde yürüyen robotları da farklı durumlarda etkileyici oldu. Ancak bu robotlar elleri olmadığı için hassas işleri yapmakta zorlanıyorlar.
Dört ayaklı robot çalışma tekniği
Bu sorunu çözmek için Carnegie Mellon Üniversitesi, Washington Üniversitesi ve Google DeepMind’dan bir ekip LocoMan eklentisini geliştirdi. Bu akıllı çözüm, dört ayaklı robotların bacaklarını değiştirerek hem yürümeyi hem de işleri daha hassas bir şekilde yapabilmelerini sağlıyor.
Carnegie Mellon Üniversitesi’nde doçent ve araştırma makalesinin ortak yazarı Ding Zhao: “Dört ayaklı robotlar, karmaşık ortamlarda hareket ve manipülasyon gerçekleştirebilen çok yönlü ajanlar. Geleneksel tasarımlar genellikle manipülasyon görevleri için üste monte edilmiş kollar içeriyor. Ancak bu konfigürasyonlar robotun yükünü, stabilitesini ve verimliliğini sınırlayabilir. Doğada kolu sırtında olan köpek görmüyoruz” dedi.
Artan ağırlık nedeniyle çeviklik ve hareketlilikten ödün veren dört ayaklı robotları robotik kollarla donatmaya yönelik önceki girişimlerden farklı olarak, LocoMan sistemi hafif, düşük maliyetli ve mevcut dört ayaklı robotlarla uyumlu. Sistem, robotun baldırlarına manipülatörler takarak üç serbestlik derecesi sağlayarak, robotun zorlu arazileri geçme yeteneğinden ödün vermeden nesneleri alıp yerleştirme gibi görevlere olanak tanıyor.
Zhao’nun laboratuvarındaki birinci sınıf doktora öğrencisi Changyi Lin: “6D poz manipülasyonunu başardık” diye vurguladı. Lin, Tüm Vücut Kontrolü (WBC) çerçevesi altında çalışan LocoMan’in beş çalışma modu arasında sorunsuz bir şekilde geçiş yaptığını açıkladı. Araştırma ekibi, bir dizi gerçek dünya deneyi aracılığıyla LocoMan’in, kapıları açma, elektronik aletleri prizlere takma ve kapalı alanlardaki nesneleri manipüle etme gibi yeteneklerini gösterdi. Robot, çift kollu manipülasyon görevleri için kavrayıcı ellerini ayrı ayrı veya birlikte kullanma, dört ayaklı yürüme ve hareket halindeyken nesneleri manipüle etme gibi farklı çalışma modları arasında sorunsuz bir şekilde geçiş yapıyor. LocoMan’ın potansiyel kullanım alanları endüstriyel ortamlardan afet bölgelerindeki kurtarma operasyonlarına kadar geniş bir alana yayılmakta. ilgisayar görüşü ve makine öğrenimi algoritmalarının birleştirilmesiyle robotun yetenekleri büyük ölçüde geliştirilecek. Bu, gördüklerini anlamasına ve insanlardan gelen sözlü talimatları takip etmesine olanak tanıyarak etkileşimleri daha doğal hale getirecek.
