多くのロボットは、人間や他の動物種の体に似ています。次のようにプログラムします。
今回の研究の著者らは、人や動物の動きに関する情報をロボットの訓練に活用する方法を研究した。このアプローチは、人間や犬のモーションキャプチャデータ(MoCap)のシミュレーションに関する以前の研究に基づいています。
研究者らは、モーションプランナーとコントローラーを組み合わせた軌道最適化と呼ばれる手法を提案しました必要なエンジニアリングが少なくて済みます。
彼らの記事の中で、スティーブン・ボヘズと彼の同僚はDeepMindは、ヒューマノイドおよび二足歩行ロボットをトレーニングするための代替アプローチを導入しました。それらの移動スタイルは、人間や動物に似ています。この新技術は、モーションキャプチャ技術を使用して収集されたデータに基づいて人間と動物の運動技能を一般化し、それらを使用して実際のロボットを訓練します。
著者によると、これは人や動物の動きをよりリアルに模倣するロボットの開発に役立ちます。次に、他の動物の行動パターンを追加します。
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