Forscher der University of Washington haben kürzlich ein neues Protokoll zum Training von Robotern entwickelt
Das Arbeiten mit dem Rubik's Cube erfordert ausreichendGenauigkeit, insbesondere bei langen Manipulationssequenzen. Daher ist die Fähigkeit des Roboters, das Puzzle richtig und schnell zu manipulieren, ein Hinweis auf eine hohe Leistung. Unser Protokoll erfordert, dass der Roboter so schnell wie möglich eine Abfolge von Rubik's Cube-Manipulationen durchführt.
Boling Young, Co-Autor der Studie, in einem Interview mit TechXplore
Das neue Protokoll bewertet sowohl die Geschwindigkeit als auch die Genauigkeit des Roboters beim Lösen eines Zauberwürfels. Im Rahmen der Studie demonstrierten Wissenschaftler ihr Potenzial und ihre Anwendbarkeit in einer Reihe von Tests.
Im ersten benutzten sie es, um zwei zu bewertengrundlegende algorithmische Methoden zur Verbesserung der manipulativen Fähigkeiten einer Maschine unter Verwendung der PR2-Plattform. Dann gaben die Wissenschaftler einen anderen bekannten Roboter namens Herb, um den Zauberwürfel zu lösen. Dies bestätigte, dass ihr Protokoll auf verschiedenen Plattformen angewendet werden kann.
„Roboter können bei uns hohe Punktzahlen erreichenProtokoll, die erfolgreiche Durchführung einer großen Anzahl von Manipulationen und / oder die Minimierung der für die Durchführung von Manipulationen erforderlichen Zeit, schlussfolgern die Wissenschaftler. „Unser Protokoll schafft also eine Basislinie, mit der andere Forscher ihre Systeme vergleichen können.“
Aufgrund einer Reihe aufeinanderfolgender Bewegungen können RoboterEs ist schwierig, einen Zauberwürfel zu manipulieren. Das bedeutet, dass sich einzelne Fehler einer Maschine anhäufen können, was sich auf die Gesamtleistung einer Maschine auswirkt.
Es ist die Anhäufung von Fehlern, die der Schlüssel istein Problem, das die Leistung von Robotern bei sequentiellen Manipulationsaufgaben beeinträchtigt. Da der Rubik's Cube sequentielle Manipulationen beinhaltet, schlagen sie vor, ein Puzzle zu verwenden, um die manipulativen Fähigkeiten von Robotern zu bewerten und sie mit denen anderer Robotersysteme zu vergleichen.
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