El método de aprendizaje propuesto por los robóticos permite que el robot aprenda de forma autónoma a realizar maniobras de natación.
“En nuestro estudio presentamosun método de control de aprendizaje por refuerzo biológico para simular el movimiento de robots submarinos”, dijo Gang Chen, uno de los autores del desarrollo. “Este método se basa en uno de nuestros trabajos anteriores sobre el movimiento de los castores, publicado en el Journal of Intelligent & Sistemas Robóticos".
El principio del entrenamiento del robot castor.
Robots submarinos como el creado por Chen y susus colegas son sistemas no lineales y sus movimientos implican una hidrodinámica compleja. Por lo tanto, modelar con precisión su movimiento puede ser una tarea muy compleja que requiere importantes recursos computacionales.
A diferencia de otros modelos de control de submarinosEl enfoque robótico desarrollado por Chen y sus colegas no requiere la integración de modelos de movimiento complejos basados en la dinámica de fluidos. Esto se debe a que se basa en una simplificación de las ideas sobre el trabajo de las articulaciones encargadas de nadar en los castores. Esto facilita el entrenamiento del modelo y también reduce los movimientos ineficientes del robot durante el entrenamiento.
“Al combinar el aprendizaje por refuerzo conmecanismos que subyacen al comportamiento de natación de los castores, nuestro método implementa el control del robot sobre la natación de la manera más rápida y eficiente posible”, explicó Chen. “El beneficio más notable es que evita la creación de modelos complejos de control de movimiento e implementa rápidamente el control de natación de un robot con una sola pierna parecido a un castor”.
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