Робота навчили кататися на скейтборді

Розробники ІІ відзначили, що вони створили основу для керування роботами на чотирьох ногах. вона адаптується

краще, ніж більш традиційні моделі управлінняпересуваннями роботів. Щоб показати новий функціонал, який підлаштовується під навколишні умови в режимі реального часу, дослідники показали як пристрій ковзає по поверхнях, катається на скейтборді і бігає по біговій доріжці з нахилом.

«Наша розробка вчить контролер, який можеадаптуватися до змін навколишнього середовища по ходу руху. Це можуть бути і нові сценарії, які ми не вивчали під час навчання. Так контролер стає на 85% більше енергоеффектівен і надійний в порівнянні з традиційними методами, - відзначають дослідники. - Під час виведення, високорівнева контролер повинен оцінювати тільки невелику багаторівневу нейронну мережу, їй не потрібна модель управління і прогнозування (MPC), яка могла б знадобитися для оптимізації довгострокової продуктивності ».

Модель навчається пересуванням за допомогою біговійдоріжки, яка складається з двох стрічок - їх швидкість змінюється незалежно один від одного, але робот все одно зберігає рівновагу. Потім ця тренування в симуляції переноситься на робота Laikago в реальному світі. Дослідники випустили спеціальне відео про симуляції і лабораторних роботах для популяризації технології.

У цьому дослідженні взяли участь експерти вобласті ІІ з компанії Nvidia, Каліфорнійського університету, Техаського університету в Остіні і Університету Торонто. Їх розробка включає в себе контролер високого рівня, який використовує посилення навчання, і контролер нижчого рівня, заснований на моделі ІІ.

Читати також

Дослідники вперше виробили чисту енергію з графена

На 3 день хвороби більшість хворих COVID-19 втрачають нюх і часто страждають нежиттю

Льодовик «Судного дня» виявився небезпечніше, ніж думали вчені. розповідаємо головне