O método de treinamento oferecido aos roboticistas permite que o robô aprenda a nadar de forma autônoma
"Em nosso estudo, apresentamos um método biológico para controlar o aprendizado por reforço para simular o movimento de robôs subaquáticos", disse Gang Chen, um dos autores do desenvolvimento."Esse método é baseado em um dos nossos trabalhos anterioressobre o estudo do movimento do castor, publicado no Journal of Intelligent & Robotic Systems da Springer Link."
O princípio do treinamento do robô castor
Robôs subaquáticos como o criado por Chen e seuscolegas são sistemas não lineares, e seus movimentos envolvem hidrodinâmica complexa. Assim, modelar com precisão seu movimento pode ser uma tarefa muito complexa que requer recursos computacionais significativos.
Ao contrário de outros modelos de controle submarinoA abordagem robótica desenvolvida por Chen e colegas não requer a integração de modelos de movimento complexos baseados em dinâmica de fluidos. Isso se deve ao fato de se basear em uma simplificação das ideias sobre o trabalho das articulações responsáveis pela natação dos castores. Isso facilita o treinamento do modelo e também reduz os movimentos ineficientes do robô durante o treinamento.
“Ao combinar o aprendizado por reforço commecanismos subjacentes ao comportamento de natação dos castores, nosso método implementa o controle do robô sobre a natação da forma mais rápida e eficiente possível”, explicou Chen. “O benefício mais notável é que ele evita a criação de modelos complexos de controle de movimento e implementa rapidamente o controle de natação de um robô de uma perna semelhante a um castor.”
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