Az MIT kifejlesztett egy robotkutyát, amely hóban és sárban is tud focizni

Az MIT mérnökei épített környezet szimulációt és megerősítési tanulást használtak a robot tanítására

különböző körülmények között futballozni.A DribbleBot sikeresen manipulálja a labdát olyan terepen, mint a homok, kavics, sár és hó. A kutatás nemcsak elméleti, hanem gyakorlati is: a nehéz és kiszámíthatatlan körülmények között könnyen mozgó robotok alkalmasak mentési műveletekre.

A felületi tulajdonságok megváltoztatása megváltoztatja a dinamikátlabda mozgása. A négy láb segítségével mozgó robot az irányításhoz és a cselezéshez (labdavezetéshez) beépített szenzorokat, számítógépes látást és a külső viszonyokat kiértékelő, a robot és a labda röppályáit meghatározó számítástechnikai rendszert használ.

Felgyorsult tanulási kutatóknakmesterséges szimulációt használt – a természet digitális ikertestvére. Lehetővé teszi a környezet szükséges fizikai paramétereinek letöltését, és az objektumok dinamikájának szimulálását ilyen körülmények között. Ezzel a megközelítéssel a mérnökök a robot 4000 változatát szimulálták egyszerre, ennek megfelelően felgyorsítva a mozgásfejlődést. Az ilyen szimulációk után kezdődik a gyakorlat valós körülmények között.

A robot anélkül kezd el tanulni, hogy tudná, hogyan kell csöpögni -csak jutalmat kap, ha megcsinálja, vagy negatív megerősítést, ha hibázik – magyarázzák a fejlesztők. Tehát lényegében azt próbálja kitalálni, hogy milyen erők sorozatát kell kifejtenie a lábára.


Robot megtanítása labdát csepegtetni. Videó: MIT CSAIL

A kutatók megjegyzik, hogy a legtöbba korábbi fejlesztések egyetlen feladatra koncentráltak: a robot vagy futja, vagy passzolja a labdát. A csepegtetés megtanulása több bonyolultságot igényel, és jobban függ a környezettől. A robotnak hozzá kell igazítania mozgását a labdára. Ebben az esetben a labda és a környezet kölcsönhatása eltérhet a robot és a táj interakciójától. Például az a súrlódás, amelyet a futballlabda a füvön és a járdán tapasztal, más, de a dőlés gyorsulást okoz, megváltoztatva a labda tipikus pályáját.

Ellentétben a stabilabb roverekkel (kerekesrobotok), a négylábú robotok elméletileg mozgékonyabbak, és nehéz körülmények között is mozoghatnak természeti katasztrófa idején, például árvíz vagy földrengés után. De ezeknek a lehetőségeknek a megvalósításához olyan rendszert kell létrehozni, amely gyorsan képes alkalmazkodni a változó külső feltételekhez.

A sétálórobotok algoritmusainak fejlesztésével az a célunk, hogy autonómiát biztosítsunk olyan nehéz környezetekben, amelyek jelenleg nem állnak rendelkezésre a robotrendszerek számára.

Pulkit Agrawal, a Massachusetts Institute of Technology professzora és laboratóriumvezetője

Olvass tovább:

Kiderült, hogy a fotoszintézis nem úgy működik, ahogy a tudósok gondolták. Most fel akarják törni

A távoli rádiógalaxisról kiderült, hogy egy fekete lyuk, amely közvetlenül a Föld felé irányul

Szakértők azt jósolták, hány ember fog élni a Földön 2100-ra