นักวิจัยจาก School of Computer Science ที่ Carnegie Mellon University และ University of California
สิ่งสำคัญคือต้องให้โอกาสกับหุ่นยนต์ขนาดเล็กปีนบันไดและรับมือกับสภาพแวดล้อมต่างๆ ด้วยวิธีนี้พวกเขาจะมีประโยชน์จริงๆ จะเป็นประโยชน์ในการทำงานทั้งในบ้านของผู้คนและในการดำเนินการค้นหาและกู้ภัย นักวิทยาศาสตร์อธิบาย
วิศวกรโปรแกรมพิเศษและทดสอบหุ่นยนต์เพื่อดูว่าหุ่นยนต์สามารถเดินขึ้นบันไดและเนินเขาที่ไม่เรียบในสวนสาธารณะและสภาพแวดล้อมที่ท้าทายอื่นๆ ได้อย่างไร ปรากฎว่าเขาปรับตัวได้อย่างรวดเร็วโดยอาศัยการมองเห็นแบบประดิษฐ์และคอมพิวเตอร์ออนบอร์ดขนาดเล็ก
นักวิจัยได้ฝึกหุ่นยนต์ด้วยโคลน 4,000 ตัวในเครื่องจำลอง โดยที่พวกเขาฝึกเดินและปีนเขา ตามที่ผู้เขียนอธิบายการพัฒนา เครื่องจักรได้รับประสบการณ์ทั้งหมดหกปีภายในเวลาเพียงวันเดียว
ระบบหุ่นยนต์ส่วนใหญ่ใช้งานกล้องเพื่อสร้างแผนที่สภาพแวดล้อมและใช้เพื่อวางแผนการเคลื่อนไหวก่อนดำเนินการ นี่เป็นกระบวนการที่ช้าซึ่งมักจะนำไปสู่ความล้มเหลว การทำแผนที่และการวางแผนมีประโยชน์ในระบบที่เน้นการควบคุมระดับสูง แต่ไม่เหมาะกับความต้องการแบบไดนามิกของทักษะระดับต่ำเสมอไป เช่น การเดินหรือการวิ่งบนภูมิประเทศที่ซับซ้อน
ระบบใหม่จะข้ามขั้นตอนและคำแนะนำเหล่านี้ทั้งหมดการมองเห็นป้อนเข้าโดยตรงกับการควบคุมหุ่นยนต์ พูดง่ายๆ ก็คือ สิ่งที่หุ่นยนต์เห็นจะเป็นตัวกำหนดวิธีที่หุ่นยนต์จะเคลื่อนที่ ท้ายที่สุดแล้วสิ่งนี้ทำให้เขาสามารถตอบสนองต่อสถานการณ์ที่เปลี่ยนแปลงไปของภูมิประเทศที่ขรุขระได้อย่างรวดเร็วและควบคุมเส้นทางได้อย่างมีประสิทธิภาพ
หุ่นยนต์ที่วิศวกรใช้มีราคาถูกกว่าหุ่นยนต์ทางเลือกอื่นอย่างน้อย 25 เท่า อัลกอริธึมของนักวิทยาศาสตร์สามารถทำให้หุ่นยนต์ราคาถูกเข้าถึงและมีประสิทธิภาพมากขึ้น
อ่านเพิ่มเติม:
ทฤษฎีหลักของการกำเนิดของมนุษย์ถูกหักล้าง: เรามาจากไหน
เผยแพร่ผลการทดลองยารักษามะเร็งครั้งแรก
ขณะนี้มีประชากร 8 พันล้านคนอาศัยอยู่บนโลก: การมีประชากรมากเกินไปกำลังคุกคามโลกหรือไม่?