Der Roboter beobachtete Menschen und lernte, Hausarbeiten zu erledigen

Der Roboter sah zu, wie der Forscher Shikhar Bahl die Kühlschranktür öffnete. Er hat es behoben

Bewegungen, Türbewegungen, Standort des Kühlschranks und vieles mehr, analysierten diese Daten und bereiteten die Nachahmung von Bahls Aktionen vor

Das hat erstmal nicht funktioniert:manchmal verfehlte er den Griff ganz, packte ihn an der falschen Stelle oder zog in die falsche Richtung. Aber nach mehreren Stunden Übung gelang es dem Roboter und öffnete die Tür.

"Подражание – отличный способ обучения", – сказал Бахл, аспирант Института робототехники (RI) при Школе компьютерных наук Университета Карнеги-Меллона.

Bahl arbeitete mit Deepak Pathak und Abhinav zusammenGupta, RI Fakultät, um eine neue Lernmethode für Roboter namens WHIRL zu entwickeln. Dies ist ein effizienter Algorithmus für eine sofortige visuelle Simulation. Es kann direkt aus Videoaufnahmen menschlicher Interaktionen lernen und diese Informationen verallgemeinern, um neue Aufgaben auszuführen, wodurch sich Roboter gut für das Hausaufgabentraining eignen.

Menschen führen ständig verschiedene Aufgaben in ihrem Leben ausHäuser. Mit WHIRL kann der Roboter diese Aufgaben beobachten und die Videodaten sammeln, die er benötigt, um letztendlich zu bestimmen, wie er die Aufgabe selbst erledigt.

Робот научился выполнять более 20 задач – Vom Öffnen und Schließen von Schranktüren und Schubladen über das Aufsetzen eines Deckels auf einen Topf, das Schieben eines Stuhls bis hin zum Herausnehmen eines Müllsacks aus dem Mülleimer. Jedes Mal beobachtete der Roboter, wie eine Person eine Aufgabe ausführte, und trainierte und lernte dann, diese selbstständig auszuführen.