以松鼠為師,美軍與柏克萊大學聯手改良機器人障礙跨越能力

比起已服役多年的無人機,例如 MQ-1 死神式(Reaper)以及 MQ-4 全球之鷹(Global Hawk),陸地用機器人的發展速度相對慢了許多,畢竟比起空中,地面上障礙更多,對於機器人的肢體和判斷能力都是極大挑戰。

過往美軍在研究地面機器人時,曾參考過壁虎及蟑螂的爬行模式,來改進機器人肢體運動方式,以克服較為複雜的地形,但多年實驗下來,雖然機器人肢體克服障礙能力有顯著進步,但仍缺乏判斷自身能力與地形間差距的能力,錯誤決策還是經常導致機器人在行進中摔倒或卡住。

 

▲美軍測試負載機器人「騾子」,目前的機器人對於障礙克服能力仍有待加強。(Source:影片截圖)

因此美軍與加州大學柏克萊分校(UC Berkeley)合作,開始針對機器人的即時評估能力進行改善,而研究對象就是非常擅長用跳躍克服障礙的松鼠。

松鼠在取得目標地點的食物途中,每當遇到障礙,只需要 1-2 秒內就能夠判斷自己能否跳過,或是需要運用其他路線,而在跳躍時,松鼠的距離拿捏和落地都相當精準,即使有些許誤差,也足以用爪子抓穩修正回來,若判斷自己跳不過時,可以很快找出替代路線前往目標。

 

▲松鼠可在一瞬間判斷自己是否可跨越障礙,研究團隊試圖將這套模式加入人工智慧中。(Source:Shutterstock)

研究團隊試圖從行為科學,研究松鼠這一套判斷障礙跨越或繞路的評估模式,並設法將這套模式轉換成人工智慧,讓機器人面臨障礙物時,能夠快速針對自己的運動能力,與眼前障礙進行分析,並決定應越過還是繞過障礙。

「戰場上環境非常複雜,未來機器人若要跟隨士兵一起行動,就必須要跟人類一樣具備快速、有創意、且節省體力的障礙跨越決策能力。」美國陸軍戰鬥能力開發司令部(Army Combat Capabilities Development Command, DEVCOM)計畫主任 Dean Culver 表示,透過這項研究,未來的 AI 機器人將可以在面對未見過的障礙時,仍可以透過深度學習能力,快速判斷要如何通過。

此外,柏克萊大學研究團隊也希望能夠藉由陸軍資助的這項研究計畫,來改善救災機器人的運動能力,因為災難現場與戰場類似,都遍佈著各式各樣的障礙,因此這項研究將來能夠讓機器人更快速的進入倒塌大樓、火災或水災現場救人。

或許不久之後,人們就可以看到行動更靈活的機器人,出現在災難現場,或是跟著士兵進出戰區,救災與戰爭的樣貌將會大幅改變。

(首圖來源:Pixabay