A robotikusok által javasolt tanulási módszer lehetővé teszi a robot számára, hogy autonóm módon tanuljon meg úszás manővereket.
„Tanulmányunkban bemutattukegy biológiai megerősítésű tanulásirányítási módszer a víz alatti robotok mozgásának szimulálására” – mondta Gang Chen, a fejlesztés egyik szerzője. „Ez a módszer a hódok mozgásával foglalkozó egyik korábbi munkánkon alapul, amelyet a Springer Link Journal of Intelligent & Robotrendszerek".
A hód robot kiképzésének elve
Olyan víz alatti robotok, mint amilyet Chen és az övé alkotottkollégái nemlineáris rendszerek, és mozgásaik összetett hidrodinamikával járnak. Így mozgásuk pontos modellezése igen összetett, jelentős számítási erőforrásokat igénylő feladat lehet.
Más tengeralattjáró-vezérlő modellektől eltérőenA Chen és munkatársai által kifejlesztett robotikus megközelítés nem igényli a folyadékdinamikán alapuló komplex mozgásmodellek integrálását. Ez annak a ténynek köszönhető, hogy a hódok úszásáért felelős ízületek munkájáról szóló elképzelések leegyszerűsítésén alapul. Ez megkönnyíti a modell betanítását, és csökkenti a robot nem hatékony mozgását edzés közben.
„A megerősítő tanulás kombinálásávalA hódok úszási viselkedésének hátterében álló mechanizmusok, módszerünk a lehető leggyorsabban és leghatékonyabban hajtja végre az úszás robotvezérlését” – magyarázta Chen. "A legszembetűnőbb előnye, hogy elkerüli az összetett mozgásvezérlő modellek létrehozását, és gyorsan megvalósítja egy hódszerű egylábú robot úszásvezérlését."
Olvass tovább
Az amerikai műhold szokatlan üzenetet "látott" a Földről
Közzétett videó a rakétáról, amelyet egy kísérleti gyorsítóról indítottak
A szörny a galaxisunk közepén: nézze meg a Tejútrendszerben lévő fekete lyuk fényképét