많은 로봇은 인간이나 다른 동물 종의 몸을 닮았습니다.그들이
새로운 연구의 저자는 사람과 동물의 움직임에 대한 정보가 로봇을 훈련시키는 데 어떻게 사용될 수 있는지 연구했습니다.이 접근 방식은 사람 또는 개의 모션 캡처 데이터(MoCap) 시뮬레이션에 대한 이전 작업을 기반으로 합니다.
연구진은 모션 플래너와 컨트롤러를 결합한 궤적 최적화(trajectory optimization)라는 방법을 제안했다엔지니어링이 덜 필요합니다.
그들의 기사에서 Stephen Bohez와 그의 동료들은DeepMind는 휴머노이드 및 이족 보행 로봇을 훈련하기 위한 대안적 접근 방식을 도입했습니다. 이들의 움직임 스타일은 인간 및 동물과 유사합니다. 모션캡쳐 기술로 수집한 데이터를 바탕으로 인간과 동물의 운동능력을 일반화한 뒤 실제 로봇을 훈련시키는 기술이다.
저자에 따르면 이것은 사람과 동물의 움직임을 보다 사실적으로 모방하는 로봇의 개발에 도움이 될 것입니다. 다음으로 다른 동물의 행동 패턴을 추가할 것입니다.
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