Es ist ein billiger Roboter erschienen, der durch Interaktion mit der Umwelt lernt

Im letzten Jahrzehnt haben Forscher mehrfach versucht, darauf basierende Ansätze zu nutzen

verstärktes Lernen (RL) – zum Beispiel gelehrtRoboter können in jeder Umgebung navigieren und grundlegende Aufgaben ausführen. Bisher ist es ihnen jedoch nicht gelungen, bezahlbare Geräte zu entwickeln, mit denen Forschungseinrichtungen gesteuert werden können.

Jetzt Forscher von der Aalto University(Finnland) und Ote Robotics haben RealAnt vorgestellt, einen kostengünstigen vierbeinigen Roboter, mit dem RL-Algorithmen getestet und implementiert werden können. Die neue Plattform ist eine minimalistische und erschwingliche reale Version der Robotersimulationsumgebung, die in der verstärkten Lernforschung verwendet wird.

Es wurde ursprünglich angenommen, dass Algorithmen gut funktionieren würdenfunktionieren nur, wenn sie Tausende von Stunden auf Simulatoren trainieren. Die Forscher konnten den vierbeinigen Roboter jedoch mit einer minimalen Datenmenge zum Gehen trainieren. Daher kann der Roboter in einer realen Umgebung trainiert werden, ohne im Simulator zu trainieren.

Das Hauptziel der Forscher war es zu schaffenEine einfache und kostengünstige Roboterplattform, die auf vorhandenen kernverstärkten Lernlösungen basiert. Mit einer solchen Plattform können mehr Forscher autonome Roboter bauen und testen, die in der Lage sind, grundlegende Aufgaben in der realen Welt auszuführen.

RealAnt, der vierbeinige Roboter, den sie habenerstellt, ist vielseitig, minimalistisch und kostengünstig. Er kann selbständig laufen lernen, seine Beine im Konzert bewegen und seine Position und Orientierung in einer bestimmten Umgebung spüren. Mithilfe von RL-Algorithmen kann ein Roboter trainiert werden, um einfache, aber wertvolle Aufgaben auszuführen. Darüber hinaus konzentriert er sich dafür auf die Umgebung und benötigt keine zusätzlichen Daten.

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