研究人員開發了一個用於機器人研究的新人形平台
以下翻译自原文：
研究推動了機器人領域的進步，而研究又嚴重依賴有效的平台來測試機器人控制和導航的演算法。儘管在過去幾十年中已經開發了許多機器人平台，但其中大多數都存在限制其在研究環境中使用的缺點。
加州大學柏克萊分校的研究人員最近開發了Berkeley Humanoid ，這是一個新的機器人平台，可用於訓練和測試人形機器人控制演算法。這種新型人形機器人是在預印本伺服器arXiv上發布的一篇論文中介紹的，它解決並克服了先前引入的機器人研究平台的一些限制。
「在對商用機器人進行了多次實驗後，我們已經意識到它們的一些弱點，」論文的合著者廖啟元告訴 Tech Xplore。 “例如，一些機器人硬體非常昂貴，而其他硬體並不是專門為基於學習的控製或研究而設計的，這通常意味著它很‘脆弱’，容易損壞，並且難以維護和修理。”
廖和他的同事最近工作的主要目標是為機器人研究開發更具成本效益和可擴展的平台。這些平台應該成本低廉，易於研究人員製造和實驗，具有強大的抗故障能力，易於攜帶，幾乎不需要維護，並且應該可由單一操作員管理。
「我們開發的伯克利人形機器人平台具有高性能、透明的低階執行器和傳動裝置、更高的可靠性，而且價格便宜，」廖解釋道。我們透過從頭開始設計和建造一切來實現這一目標，包括機械和電氣組件。
Berkeley Humanoid 是一款緊湊、低成本、輕型的機器人，可輕鬆部署在機器人實驗室中。其客製化的機械部件包括變速箱和致動器，以及各種肢體和身體部位。另一方面，其電氣元件是馬達驅動器和慣性測量單元（IMU）模組。
研究人員在一系列測試中測試了他們的機器人平台，並證明即使受基本的基於學習的策略控制，它也可以有效地處理各種運動任務。透過這個簡單的策略，機器人能夠在不同的地形上行走，單腳和雙腿跳躍，並在城市和未鋪砌的地形上長距離行走。
廖說：“我們推出了一種新的高性能、可靠、低成本的人形研究平台，並通過簡單的基於學習的策略展示了令人驚嘆的運動任務。” “伯克利人形機器人是專門為學術研究而設計的，而不是直接部署到工業界。我們希望加速演算法開發和實驗驗證。”
初步測試凸顯了 Berkeley Humanoid 的重大前景，顯示它可以支援各種運動方式的動態行走，同時也能在不同類型的地形上保持穩定。該平台很快就會在伯克利和其他機器人研究實驗室使用，以訓練和測試機器人控制和導航的新演算法。
「我們現在希望為我們的機器人添加手臂，使機器人能夠進行與操作相關的研究，」廖補充道。 “作為我們下一步研究的一部分，我們還希望使用攝影機增加感知能力，以實現更好的性能。”
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原文：https://techxplore.com/news/2024-08-humanoid-platform-robotics.html
原文 YouTube：https://youtu.be/8pR1HE-wMHw
更多資訊： Qiayuan Liao 等人，柏克萊人形機器人：基於學習的控制研究平台， arXiv (2024)。 DOI：10.48550/arxiv.2407.21781
期刊資訊： arXiv
