Zelfbalancerende robot: hoe machines leren rechtop blijven staan
Een zelfbalancerende robot is een machine die voortdurend, tientallen keren per seconde, kleine correcties maakt om niet om te vallen. Denk aan het balanceren van een bezemsteel rechtop op de palm van je hand: zodra de steel een beetje naar links kantelt, beweeg je je hand snel naar links om hem weer recht te krijgen. Een zelfbalancerende robot doet in wezen hetzelfde, maar dan met sensoren in plaats van ogen en met motoren in plaats van een hand.
Het bekendste voorbeeld voor de meeste mensen is de Segway: een voertuig op twee wielen naast elkaar dat vanzelf rechtop blijft staan, ook al lijkt dat natuurkundig onlogisch. Diezelfde onderliggende techniek zit tegenwoordig ook in veel geavanceerdere systemen, van pakketbezorgende magazijnrobots tot experimentele mensachtige robots die op twee benen lopen. Het is een van de bouwstenen die robots geschikt maken om zich te bewegen in een wereld die is ingericht voor mensen, met trappen, drempels en smalle gangen.
Wat is het precies?
De kern van het probleem heet in de techniek een inverted pendulum, oftewel een omgekeerde slinger. Een gewone slinger, zoals in een klok, hangt stabiel naar beneden en komt vanzelf tot rust. Een omgekeerde slinger staat op zijn kop: het zwaartepunt zit boven het draaipunt, waardoor het systeem van nature onstabiel is en voortdurend actief rechtgehouden moet worden. Een mens die op een fiets in stilstand probeert te blijven staan, ervaart precies dit probleem.
Om te weten hoe scheef hij staat, gebruikt een zelfbalancerende robot een IMU (inertial measurement unit, een bewegingssensor). Daarin zitten meestal een gyroscoop, die draaisnelheid meet, en een accelerometer, die versnelling en de richting van de zwaartekracht meet. Beide sensoren zijn afzonderlijk onnauwkeurig: de gyroscoop drift langzaam weg van de werkelijke waarde, de accelerometer is gevoelig voor trillingen. Software combineert daarom de twee signalen met een Kalman-filter, een wiskundige methode die ruwe, ruizige metingen samenvoegt tot een betrouwbare schatting van de werkelijke stand van de robot.
Die schatting gaat naar een regelalgoritme, vaak een PID-controller (proportioneel-integraal-differentiërend). Dit is een veelgebruikte rekenformule die drie dingen tegelijk in de gaten houdt: hoe ver de robot nu uit balans staat, hoe lang hij dat al is, en hoe snel de afwijking verandert. Op basis daarvan berekent de controller hoeveel kracht de motoren moeten leveren, en in welke richting. Die berekening gebeurt niet één keer, maar in een feedback-lus die honderden keren per seconde wordt herhaald: meten, berekenen, corrigeren, opnieuw meten. Hoe hoger die frequentie, hoe vloeiender en stabieler de balans, maar ook hoe meer rekenkracht en snelle sensoren er nodig zijn.
Tot slot zetten elektromotoren, meestal aangestuurd via wielen of scharnierende benen, de berekende correctie om in daadwerkelijke beweging. Bij een tweewielige robot betekent dit vaak simpelweg vooruit of achteruit rijden om onder het kantelende zwaartepunt te blijven, net zoals je met de bezemsteel je hand verplaatst.
Wat wil men ermee bereiken?
Het directe doel is mobiliteit: een robot die op twee wielen of twee benen staat, heeft een kleinere voetafdruk dan een robot op vier wielen of een brede onderstel, en kan daardoor makkelijker door smalle ruimtes, om obstakels heen en in sommige gevallen over drempels en trappen bewegen. Voor persoonlijk transport, zoals de Segway, was het idee een wendbaar alternatief voor de auto op korte afstanden in de stad.
In de robotica-industrie gaat het vooral om veelzijdigheid. Een robot die dynamisch in balans kan blijven, hoeft niet breed en zwaar gebouwd te worden om niet om te vallen, en kan daardoor lichter, sneller en energiezuiniger zijn. Dat is vooral relevant voor magazijnrobots die snel tussen stellingen moeten manoeuvreren, en voor mensachtige (humanoïde) robots die uiteindelijk taken zouden moeten overnemen in omgevingen die voor mensen zijn ontworpen, zoals fabriekshallen, ziekenhuizen of huizen.
Daarnaast is het balanceerprobleem voor onderzoekers een soort ideale oefening: het combineert sensortechniek, regeltechniek en mechanica in een compacte, meetbare opgave. Vooruitgang op dit vlak vertaalt zich vaak direct naar betere controlesystemen voor complexere robots, zoals lopende of springende machines.
Voorbeelden uit de praktijk
De Segway, geïntroduceerd in 2001 door uitvinder Dean Kamen, is het bekendste commerciële voorbeeld: een persoonlijk vervoermiddel op twee wielen dat via gyroscopen en accelerometers automatisch in balans blijft zodra de bestuurder erop stapt.
Kamen ontwikkelde eerder ook de iBOT, een zelfbalancerende rolstoel die dankzij dezelfde balanstechniek trappen kon beklimmen en de gebruiker op ooghoogte met staande mensen kon brengen. Het apparaat kreeg in 2003 goedkeuring van de Amerikaanse voedsel- en warenautoriteit FDA, maar bleef commercieel een nichetoepassing.
Onderzoekers van de ETH Zürich in Zwitserland bouwden de Ballbot (ook bekend onder de projectnaam Rezero), een robot die niet op wielen maar op één enkele bal balanceert en zich daardoor in elke richting kan verplaatsen zonder te hoeven draaien. Dezelfde onderzoeksgroep ontwikkelde ook de Cubli, een kubusvormige robot die zichzelf vanaf een vlak liggende positie omhoog kan wippen en vervolgens op één hoekpunt in balans blijft staan, als demonstratie van hoe ver actieve balansregeling kan gaan.
Boston Dynamics presenteerde in 2017 Handle, een robot op twee wielen met benen die dynamisch balanceerde, kon springen en objecten kon optillen; het ontwerp is later doorontwikkeld richting toepassingen in magazijnen. Het bedrijf staat verder bekend om Atlas, een tweebenige humanoïde robot die balans combineert met lopen, springen en acrobatiek, al blijft dit vooral een onderzoeksplatform en geen commercieel product.
Honda's humanoïde robot ASIMO, voor het eerst gepresenteerd in 2000, was decennialang een symbool van dynamische balans en lopen op twee benen; Honda stopte de verdere ontwikkeling van ASIMO in 2018 om zich te richten op praktischere robotica-toepassingen.
Hoe ver is de techniek?
Balanceren op twee wielen is inmiddels relatief matuur: de onderliggende regeltechniek is decennia oud en wordt betrouwbaar toegepast in producten die consumenten kunnen kopen, van de Segway tot elektrische eenwielers en zelfbalancerende bagagerobots. Op vlakke, voorspelbare ondergrond werkt dit goed en betrouwbaar.
Lastiger wordt het zodra de ondergrond oneffen is, er externe stoten optreden (bijvoorbeeld een botsing of een duw), of wanneer balanceren gecombineerd wordt met lopen op twee benen in plaats van rijden op wielen. Bipede (tweebenige) balans vereist voortdurend anticiperen op de volgende stap, wat rekentechnisch en mechanisch veel complexer is dan wielbalans. Buiten het laboratorium, op straat, gras of trappen met wisselende hoogtes, blijft dit een actief onderzoeksgebied met beperkte robuustheid.
Ook energieverbruik en kosten blijven obstakels: continu actief balanceren kost stroom, en de precisiemotoren, sensoren en rekenkracht die ervoor nodig zijn, zijn duur. De vooruitgang gaat gestaag maar niet spectaculair snel; belangrijke doorbraken de afgelopen tien tot vijftien jaar kwamen vooral van betere sensoren, snellere rekenchips en machine learning-technieken die naast klassieke regelaars als de PID-controller worden ingezet om robots sneller te laten leren van verstoringen.
Wie werken eraan?
Boston Dynamics (Verenigde Staten, eigendom van het Zuid-Koreaanse Hyundai) geldt als een van de meest toonaangevende bedrijven op het gebied van dynamische balans bij robots, met platforms als Atlas, Spot en Handle. Segway-Ninebot, tegenwoordig een Chinees-Amerikaans bedrijf, blijft actief in zelfbalancerende persoonlijke vervoermiddelen. Honda (Japan) bouwde decennialang expertise op met ASIMO en past die kennis nu toe in andere mobiliteitsprojecten. Tesla ontwikkelt met de humanoïde robot Optimus, aangekondigd in 2021, eigen balans- en loopregelingen. Agility Robotics (Verenigde Staten) richt zich specifiek op tweebenige, zelfbalancerende robots zoals Cassie en Digit voor logistieke toepassingen.
Op onderzoeksvlak lopen instituten als ETH Zürich (Zwitserland), het Massachusetts Institute of Technology (MIT) en Carnegie Mellon University (beide Verenigde Staten) voorop met fundamenteel onderzoek naar regeltechniek en mechanica van balans. Daarnaast investeren overheden en universiteiten in Japan, Zuid-Korea en China fors in humanoïde en balancerende robotica, vaak met het oog op toepassingen in vergrijzende samenlevingen en geautomatiseerde logistiek.