時速22キロのスピードと50キロの荷重で、四足の車輪付きロボット「スイスマイル」は変形することを学んだ。

テスラと「レース」を敢行する四輪ロボットを見たことがありますか?以下に示すように、かなり高速であるようです。

階段を下りるのも「止められない」：

4輪で走るだけでなく、2輪で立つこともでき、驚異的なバランス感覚を持つヒューマノイドロボットに変形します。

このロボットは、チューリッヒにあるスイス連邦工科大学のスピンオフ企業であるスイスマイル社によって開発され、その名前も社名と同じ「スイスマイルロボット」です。

実はこのロボットは、スイス連邦工科大学チューリッヒ校が開発した四足歩行ロボット「ANYmal」をベースに開発されたものです。当時のANYmalは四足歩行ロボットのように4本足で歩くことしかできませんでした。その後、研究者らはANYmalの脚に車輪を付け、歩くことも滑ることもできるようにし、今ではANYmalは二本足で立つことができるようになりました。

Swiss-Mile の公式ウェブサイトによると、Swiss-Mile ロボットは最高速度 6.2 m/s (約 22.32 km/h または 13.87 mph) で移動でき、困難な障害物を乗り越えて屋内外の空間を移動でき、工具、材料、貨物、センサーを運ぶことができ、最大積載量は 50 kg です。

Swiss-Mile ロボットは Marko Bjelonic 氏のリーダーシップの下で開発されました。同氏は Swiss-Mile を次のように要約しています。「車であり、四足歩行であり、ヒューマノイドであり、最高速度は時速 22 km で、障害物を乗り越えることができ、2 本足で立つことができます。」

マルコ・ビェロニッチ氏は、ETH チューリッヒのロボットシステム研究所で博士号取得を目指しながら取り組んだプロジェクトである車輪付き脚ロボット ANYmal の開発で広く注目を集めました。 Bjelonic 氏は博士課程の間、ETH Zurich の Marco Hutter 氏、ETH Zurich の Stelian Coros 氏、および MIT の Sangbae Kim 氏の指導を受けました。ビェロニッチ氏はポスドクとして、スイス・マイルを通じて車輪付きロボットを現実世界に応用するという夢を実現し続けます。

公式ビデオによると、スイスマイルロボットは軌道最適化技術を使用しています。高レベルのタスクは動的に実行可能な動作に変換され、ロボットの動作ライブラリに保存されます。ライブラリの個々の動作が組み合わされ、MPC にフィードバックされます。

実際、脚付きロボットの場合、車輪付きロボットは脚付きロボットに比べて多くの大きな利点があります。車輪付きロボットの場合、車輪をロックするとロボットは歩行できるようになり、階段を上ったり坂を下りたりする難しい動きにもうまく適応できます。一方、車輪のロックを解除すると、ロボットは歩くよりもはるかに速く、効率的に移動できます。したがって、Swiss-Mile の公式 Web サイトから、Swiss-Mile (車輪脚ロボット) の効率は、脚ベースのシステムよりも 83% 高いことがわかります。

同社は将来、地図作成、点検、災害救助、都市環境での物流など、さまざまな用途に車輪付きロボットを商品化したいと考えています。さらに、車輪付きの配送プラットフォームや軽量の配送ドローンと比較すると、スイスマイルのロボットはすでに平坦な地形を効果的に乗り越え、階段などの障害物を乗り越え、屋内外のスペースで重い積荷を運ぶことができます。

あらゆるロボット

Swiss-Mile ロボットに関する詳しい情報は公式ウェブサイトでは見つかりませんでしたが、これは ANYmal ロボットの進化形です。おそらく、ANYmal ロボットの技術情報を通じて、スイスマイルについて推測できるでしょう。

ANYmal ロボットは ANYbotics によって作成されました。 ANYbotics は、産業用途向けのモバイルロボット技術の開発に専念するため、チューリッヒのスイス連邦工科大学のスピンオフとして 2016 年に設立されました。以前、Science Robotics の表紙にも登場しました。

以前のANYmalはこんな感じでした。車輪はなく、二本足で立つことはできませんでしたが、さまざまな地形につかまり、歩いて川を簡単に渡ることができました。

ANYbotics の研究者は、困難な地形での視覚障害者の四足歩行のための堅牢なコントローラーを提案しています。コントローラは、脚付きロボットで利用できる最も堅牢で信頼性の高いセンサーであるエンコーダと慣性測定ユニットの組み合わせからの固有受容覚測定のみを使用します。コントローラーの動作は次の図に示されています。

このコントローラは、ANYmal 四足ロボットの 2 世代で使用されました。四足歩行ロボットは、泥、砂、瓦礫、密生した植生、雪、水、その他のオフロード地形を安全に走行します。

さらに、この研究で言及されている方法は、カメラ、ライダー、接触センサーの情報を使用せず、固有受容センサー信号のみに依存して、さまざまな地形での制御戦略の適応性と堅牢性を向上させます。

モデルに関しては、ロボットの現在の状態のスナップショットで動作する多層パーセプトロン (MLP) を使用する代わりに、新しいアプローチでは、状態を認識するシーケンスモデル、具体的には時間的畳み込みネットワーク (TCN) を使用します。

その後、研究者らは ANYmal に 4 つの車輪を追加し、車輪と胴体の動きを同時に最適化する全体的モデル予測コントローラを提案しました。この制御は、ANYmal 車輪脚ロボットに適用されます。

4つの車輪を追加したANYmal

研究者らは、問題を個々の車輪と基本的な軌道最適化に分解することで、モデル予測制御 (MPC モデル) を使用して走行できる車輪付き脚ロボットを構築するためのオンライン軌道最適化 (TO) フレームワークを提案しました。動的に一貫した動作を実現するために、車輪付き TO は車輪の回転制約を考慮する必要がありますが、基本 TO は動作中のロボットのバランスを考慮し、ゼロモーメントポイント (ZMP) の概念が使用されます。階層型 WBC は、すべての関節へのトルクコマンドを計算することでこれらの動きを追跡します。ハイブリッドモーションフレームワークは、次のように車輪脚ロボットの機能を拡張します。

このフレームワークは、静的安定歩行、動的安定歩行、フルフライトフェーズ歩行など、さまざまな歩行に適用できます。
研究者たちはロボットの2つの動作モードを数ミリ秒単位で切り替えた。このスイッチング周波数は非常に高速であるため、ロボットは予測できない外乱に対して堅牢になり、現実世界での展開が可能になります。

図 2: 動作計画と制御構造のデモンストレーション。動作計画は、最適化された車輪の軌道とロボットの状態を考慮した ZMP 方式に基づいています。階層型 WBC は、操作の空間的推論を追跡しながら、全体的な加速と接触力を最適化します。最後に、トルクデータがロボットに送信されます。階層構造により、ホイール TO、ベース TO、WBC を並行して実装できます。

図 3: 基本的な車輪の軌道のスケッチ。