Китай обучает роботов прыгать как кошки для исследования астероидов

Вдохновленная способностью кошек поворачиваться и приземляться, исследовательская группа из Харбинского технологического института (Китай) использовала обучение с подкреплением (ОО) — тип искусственного интеллекта (ИИ) — для обучения роботов корректировать свое положение в воздухе при прыжках по неровным поверхностям астероидов в условиях низкой гравитации.

Группа китайских исследователей обучила четвероногого робота менять позу и приземляться, как кошка, для передвижения по поверхности астероида. (Фото: SCMP)

В отличие от традиционных систем, использующих специализированное, но тяжёлое стабилизирующее оборудование, робот использует систему управления «без модели» для скоординированного перемещения четырёх ног. Это позволяет роботу регулировать наклон и менять направление движения в воздухе, сообщают исследователи в журнале Journal of Astronautics.

Исследование решает ключевую проблему прыжков робота при перемещении по астероидам, где среда характеризуется низкой гравитацией, и даже небольшой дисбаланс сил в ногах может привести к неконтролируемому вращению робота, неудачному приземлению или полному отскоку от поверхности.

«В условиях низкой гравитации астероидов роботы испытывают длительные периоды свободного падения во время каждого прыжка. Важно использовать это время, чтобы скорректировать отклонение, вызванное прыжком, обеспечить безопасное приземление или изменить угол поворота для корректировки направления движения», — говорится в отчёте команды.

«Была спроектирована и построена платформа для моделирования условий микрогравитации, что позволило проверить эффективность этого метода прыжков посредством экспериментов на прототипе четвероногого робота», — добавила исследовательская группа.

Астероиды – это остатки формирования Солнечной системы, которые могут стать ключом к пониманию её происхождения. Они также богаты такими ресурсами, как платина и другие редкие металлы, которые могут помочь в будущем исследовании космоса и промышленном применении.

Проблемы на поверхности астероида

До сих пор космические агентства Европы, Японии и США успешно отправляли космические аппараты на астероиды для сбора образцов, но ни одно из них не развертывало марсоходы, способные проводить долгосрочное исследование поверхности.

Традиционные колесные вездеходы, подобные тем, что используются на Луне и Марсе, сталкиваются с трудностями в условиях астероидов, поскольку слабая гравитация, обычно составляющая всего несколько тысячных земной, не обеспечивает достаточного сцепления с дорогой для эффективной работы колес.

Чтобы устранить эти ограничения, ученые предложили использовать прыгающих роботов для будущих миссий, но это создает новые проблемы.

При каждом прыжке робот остается в воздухе примерно 10 секунд — этого времени достаточно для того, чтобы несбалансированные силы ног заставили робота неконтролируемо вращаться или даже отскочить от поверхности и улететь в космос.

Команда из Харбина использовала обучение с помощью обучения с подкреплением (RL) для обучения робота в виртуальной симуляции. В течение семи часов ИИ извлекал уроки из своих экспериментальных ошибок и совершенствовал движения для стабильной посадки. Система искусственного интеллекта робота продемонстрировала способность менять ориентацию, включая тангаж (наклон вперёд или назад), наклон (наклон вбок) и рыскание (угол поворота), всего за несколько секунд.

Например, при рывке вперёд под большим наклоном до 140 градусов робот может стабилизировать положение в течение 8 секунд. Он также может поворачиваться в воздухе на угол до 90 градусов, изменяя направление движения.

Роботы обучаются с помощью обучения с подкреплением. (Фото: SCMP)

Чтобы проверить эффективность системы, исследователи построили платформу для моделирования микрогравитации, которая позволяет роботу «плавать» на практически идеальной поверхности.

По словам команды, хотя эксперименты и ограничивались двумерным движением, они подтвердили эффективность системы и подкрепили результаты моделирования.

Кроме того, учёные обнаружили, что этот процесс требует от робота очень мало вычислительной мощности. Лёгкая и энергоэффективная конструкция системы делает её особенно подходящей для миссий по исследованию дальнего космоса.

В будущем эта система может найти широкое применение — от научных исследований до добычи ресурсов на астероидах. Однако команда заявила, что необходимы дополнительные исследования для улучшения способности ИИ адаптироваться к различным ландшафтам и условиям окружающей среды.

Хуа Юй (Источник: SCMP)

Источник