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

作者 | 發布日期 2021 年 09 月 28 日 11:57 | 分類 AI 人工智慧 , 機器人 , 軍事科技 Telegram share ! follow us in feedly


美國加州大學柏克萊分校與美軍研究團隊近期以松鼠為研究對象,試圖分析松鼠為何能在數秒內根據能力與環境限制,精準判斷跳躍位置與距離,若能完整分析,可提升機器人在複雜地形的靈活度。

比起服役多年的無人機如 MQ-1 死神式(Reaper)及 MQ-4 全球之鷹(Global Hawk),陸地用機器人發展速度相對慢許多,畢竟比起空中,地面障礙更多,對機器人肢體和判斷能力都是極大挑戰。

過往美軍研究地面機器人時,曾參考壁虎及蟑螂改進機器人肢體運動方式,以克服較複雜的地形,但多年實驗,雖然機器人肢體克服障礙能力有顯著進步,仍缺乏判斷自身與地形差距的能力,錯誤決策還是經常導致機器人摔倒或卡住。

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

因此美軍與加州大學柏克萊分校(UC Berkeley)合作,即時評估機器人能力改善,研究對象就是非常擅長跳躍的松鼠。

松鼠取得食物途中,每當遇到障礙,只需 1~2 秒就能判斷能否跳過或改走其他路線,跳躍時松鼠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,若判斷自己跳不過,也很快找道替代路線。

研究團隊試圖從行為科學,研究松鼠這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,能快速分析自己的運動能力與眼前障礙,並決定前進還是繞過障礙。

「戰場環境非常複雜,未來機器人若要隨士兵一起行動,就必須要跟人類一樣有快速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 機器人可在面對未見障礙時,仍可以透過深度學習能力,快速判斷如何通過。

此外,柏克萊大學研究團隊也希望藉陸軍這項研究計畫,改善救災機器人的運動能力,因災難現場與戰場類似,遍佈各式各樣障礙,因此這項研究將來能讓機器人更快速進入倒塌大樓、火災或水災現場救人。

或許不久後,人們就可看到行動更靈活的機器人出現災難現場,或跟著士兵進出戰區,救災與戰爭的樣貌將大幅改變。

(首圖來源:Pixabay