カーネギーメロン大学コンピューターサイエンス学部とカリフォルニア大学の研究者
小型ロボットに機会を与えることが重要階段を登り、どんな環境にも対応します。そうすれば、それらは本当に便利になります。科学者らは、人々の自宅での作業と捜索救助活動の両方に役立つと説明しています。
エンジニアは特別にプログラムされ、はロボットをテストして、公共の公園やその他の困難な環境で平坦でない階段や丘の斜面をどのように移動するかを確認しました。彼は人工視覚と小型のオンボードコンピューターを頼りに、すぐに適応したことが判明した。
研究者らはシミュレーターでロボットの4,000個のクローンを訓練し、そこで歩行や登攀の練習を行った。開発者らの説明によると、このマシンは 6 年間の経験をたった 1 日で得たそうです。
ほとんどのロボット システムでは、カメラを使用して環境のマップを作成し、それを使用して動作を実行する前に計画を立てます。これは時間がかかるプロセスであり、多くの場合失敗につながります。マッピングと計画は、高レベルの制御に焦点を当てたシステムでは役立ちますが、複雑な地形の上を歩いたり走ったりするなど、低レベルのスキルの動的な要求には必ずしも適しているとは限りません。
新しいシステムは、これらすべての手順とガイドをバイパスします。視覚入力をロボット制御に直接入力します。簡単に言うと、ロボットが見ているものによって動き方が決まります。これにより、最終的には、起伏のある地形の変化する状況に迅速に対応し、効果的に移動できるようになります。
エンジニアが使用したロボットは、入手可能な代替品より少なくとも 25 倍安価でした。 科学者のアルゴリズムは、安価なロボットをより利用しやすく効率的にする可能性がある。
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