Большинство четвероногих роботов обучены восстанавливать равновесие, если они споткнутся о препятствия. Как недавно сообщало издание Tech Xplore, в рамках разработки робота-уборщика дома, вьетнамско-американская аспирантка Джоанн Труонг из Школы интерактивных вычислений Технологического института Джорджии (GIT) вместе со своими двумя коллегами Наоки Йокоямой и Симар Карир обучают своего робота перемещаться среди беспорядка, который он может встретить в доме.
(Слева направо) Наоки Йокояма, Джоанн Труонг и Симар Карир работают с четвероногим роботом.
Согласно исследованию, четвероногие роботы, оснащенные системой «слепого» управления движением, склонны реагировать более агрессивно, чтобы избежать падения, когда наступают на какой-либо объект.
Тем временем исследовательская группа применила новаторский подход, используя изображения в реальном времени для помощи роботу в преодолении препятствий путем сочетания навигации с визуальным движением. Этот подход позволил роботу успешно преодолевать препятствия в смоделированной загроможденной среде с показателем успешности 72,6%.
Робот самообучающийся и не имитирует какие-либо заранее заданные модели поведения. Исследователи утверждают, что это масштабируемая модель, которую можно применять немедленно без особой доработки. Эти правила определяют, как робот избегает препятствий при перемещении с одного места на другое, как использовать ноги для перешагивания через препятствия, а также как поднимать ноги на необходимую высоту.
«Собака-робот» преодолевает длинные, труднопроходимые участки местности, не падая.
По словам исследовательской группы, обычные четвероногие роботы видят изображения реального мира только через камеру перед собой и не видят объекты рядом со своими ногами. Команда объединила память и пространственное восприятие в сетевую систему, чтобы научить робота точно, когда и где переступать через препятствия. Если объект слишком высок, робот может его объехать. «Мы обнаружили, что этот метод очень хорошо работает, и даже если робот поедет в неправильном направлении, он знает, что может отступить и вернуться в исходное положение», — сказал Труонг. Команда также научила робота, через какие объекты нужно переступать, например, через игрушки, а какие — обходить, например, столы и стулья.
Результаты исследований исследовательской группы также могут помочь роботам ориентироваться в реальных условиях на открытом воздухе, выбирая маршруты на основе предпочтений владельца, чтобы избегать грязных участков или каменистой местности.
Данное исследование получило первый приз на семинаре по робототехнике в рамках конференции Robotics Learning Conference 2022 в Новой Зеландии. Результаты исследования будут представлены на Международной конференции по робототехнике и автоматизации Института инженеров электротехники и электроники (IEEE-USA) в Лондоне, Великобритания, с 29 мая по 2 июня.
Ссылка на источник
Комментарий (0)