Роботът беше научен да кара скейтборд

Разработчиците на AI отбелязаха, че са създали основата за управление на роботи на четири крака. Тя се адаптира

по-добри от по-традиционните модели на управлениедвижения на робота. За да демонстрират новата функционалност, която се адаптира към условията на околната среда в реално време, изследователите показаха устройството да се плъзга по повърхности, да кара скейтборд и да бяга на бягаща пътека под наклон.

„Нашата разработка учи контролер, който можеда се адаптират към промените в околната среда по пътя. Това може да са и нови сценарии, които не сме изучавали по време на обучението. Това прави контролера с 85% по-енергийно ефективен и по-надежден от традиционните методи, отбелязват изследователите. „По време на заключението контролерът на високо ниво трябва само да оцени малка многослойна невронна мрежа, той не се нуждае от модел за управление и прогнозиране (MPC), който може да е необходим за оптимизиране на дългосрочните резултати.“

Моделът е обучен да се движи с помощта на бягаща пътекаписта, която се състои от два колана - скоростта им се променя независимо един от друг, но роботът все още поддържа баланс. След това това симулационно обучение се пренася на робота Laikago в реалния свят. Изследователите пуснаха специално видео за симулациите и лабораторната работа за популяризиране на технологията.

Експерти отAI домейни от Nvidia, Калифорнийския университет, Тексаския университет в Остин и Университета в Торонто. Техният дизайн включва контролер от високо ниво, използващ усилване на обучението, и контролер от по-ниско ниво, базиран на AI модел.

Прочетете също

За първи път изследователите са разработили чиста енергия от графен

На 3-ти ден от заболяването повечето пациенти с COVID-19 губят обонянието си и често страдат от хрема

Ледникът на Страшния съд се оказа по-опасен, отколкото учените смятаха. Казваме основното