18 ноября 2022
Учёные Школы компьютерных наук Университета Карнеги-Меллона и Калифорнийского университета в Беркли разработали робопса, похожего на роботизированные системы Boston Dynamics, который тоже может перемещаться по пересечённой местности, скользкой неровной поверхности, подниматься и спускаться по лестнице, но гораздо дешевле в изготовлении.
Источник изображения: CMU
В большинстве подобных роботизированных систем для планирования движения используются карты окружающей среды, которые перед началом движения создаются с помощью камер. Этот процесс идёт медленно и нередко даёт сбои из-за неточностей или неправильных установок на этапе картографирования, которые влияют на последующее планирование и перемещение робота. Как утверждают учёные, картографирование и планирование движения полезны в системах, ориентированных на высокоуровневый контроль, но не всегда подходят для динамических требований низкоуровневых навыков, таких как ходьба или бег по пересечённой местности.
Вместо применения камер для отображения окружающей обстановки и составления карт местности, команда учёных обучала робота с помощью симуляции: четыре тысячи его виртуальных клонов заставили перемещаться по самой разной местности, чтобы он получил необходимые навыки.
Благодаря использованию симуляции робот всего за один день получил навыки, на освоение которых в обычных условиях понадобилось бы шесть лет. Полученные двигательные навыки были сохранены в нейронной сети, которую исследователи скопировали в рабочий образец роботизированной системы.
Новая система обходится без картографирования и планирования движения и напрямую направляет входные визуальные данные на блоки управления роботом. Робот перемещается в зависимости от того, что он «видит» перед собой. Эта технология позволяет роботу быстро реагировать на изменения в рельефе местности и без труда перемещаться по ней.
«Эта система использует зрительное восприятие и обратную связь от корпуса (робота) непосредственно в качестве входных данных для вывода команд на двигательную систему робота, — сообщил участник команды Ананье Агарвал (Ananye Agarwal). — Данный метод обеспечивает высокую надёжность роботизированной системы в реальном мире. Если он (робопёс) поскользнётся на лестнице, он сможет восстановить равновесие. Он сможет адаптироваться в неизвестной среде».
Поскольку нет надобности в картографировании и планировании, а двигательные навыки приобретаются с помощью машинного обучения, стоимость робота заметно снижается. Робот, который создала команда учёных, как минимум в 25 раз дешевле имеющихся аналогов.
Доцент Дипак Патхак говорит, что роботизированная система действует так же, как животные, такие как кошки. «У четвероногих животных есть способность к запоминанию, которая позволяет их задним лапам отслеживать передние. Наша система работает аналогичным образом», — рассказал он.
Также сообщается, что этот робопёс может перемещаться в темноте, хотя для повышения производительности ему всё же потребуется система камер.
Хочешь узнать больше - читай отзывы
← Вернуться на предыдущую страницу
Інна Мірошниченко адресувала слова підтримки мамам, чиї почуття знецінюють 15 марта 2025
Інна Мірошниченко з двома доньками, двома синами і своїми батьками поїхала у коротку відпустку
На окупованому Донбасі десятки підприємств не виплачують зарплати - ЗМІ 15 марта 2025
Зарплати не виплачують у тому числі у Головному управлінні реструктуризації шахт, регіональному мін'юсті, швидкій допомозі та підприємстві Вода Донбасу.
Шлюб збільшує ризик ожиріння у чоловіків утричі: вчені назвали причини 15 марта 2025
Дослідження польських учених виявило, що сімейні люди частіше набирають зайву вагу, але лише для чоловіків шлюб у рази збільшує ризик ожиріння.