Os engenheiros do MIT usaram simulação de ambiente construído e aprendizado por reforço para ensinar um robô
Alterar as propriedades da superfície altera a dinâmicamovimento da bola. Para controlar e driblar (conduzir a bola), o robô, movendo-se com o auxílio de quatro patas, utiliza sensores embutidos, visão computacional e um sistema computacional que avalia as condições externas e determina as trajetórias do robô e da bola.
Para pesquisadores de aprendizagem aceleradausou simulação artificial - um gêmeo digital da natureza. Ele permite que você baixe os parâmetros físicos necessários do ambiente e simule a dinâmica dos objetos em tais condições. Usando essa abordagem, os engenheiros simularam 4.000 versões do robô ao mesmo tempo, acelerando o desenvolvimento do movimento de acordo. A prática em condições reais começa após essas simulações.
O robô começa a aprender sem saber driblar -ele apenas recebe uma recompensa quando faz isso, ou reforço negativo quando comete um erro, explicam os desenvolvedores. Então, ele está essencialmente tentando descobrir qual sequência de forças deve aplicar às pernas.
Ensinando um robô a driblar uma bola. Vídeo: MIT CSAIL
Os pesquisadores observam que a maioriaos desenvolvimentos anteriores concentravam-se em apenas uma tarefa: o robô ou corre ou passa a bola. Aprender a driblar requer mais complexidade e é mais dependente do ambiente externo. O robô deve adaptar seu movimento para atuar na bola. Neste caso, a interação entre a bola e o ambiente pode diferir da interação entre o robô e a paisagem. Por exemplo, o atrito que uma bola de futebol experimentará na grama e no pavimento é diferente, mas a inclinação causará aceleração, alterando a trajetória típica da bola.
Ao contrário de rovers mais estáveis (com rodasrobôs), robôs de quatro patas são teoricamente mais ágeis e podem se mover em condições difíceis durante um desastre natural, como após uma inundação ou terremoto. Mas, para aproveitar essas oportunidades, é necessário criar um sistema que possa se adaptar rapidamente às mudanças nas condições externas.
Nosso objetivo ao desenvolver algoritmos para robôs ambulantes é fornecer autonomia em ambientes difíceis que atualmente não estão disponíveis para sistemas robóticos.
Pulkit Agrawal, professor e chefe de laboratório do Massachusetts Institute of Technology
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