Ny forskning lär robotar hur man övervinner hinder.

De flesta fyrbenta robotar är tränade att återfå balansen om de snubblar över hinder. I ett försök att utveckla en robotstädare för hemmet tränar den vietnamesisk-amerikanska doktoranden Joanne Truong vid Georgia Institute of Technology's School of Interactive Computing (GIT), tillsammans med sina två kollegor Naoki Yokoyama och Simar Kareer, sin robot att navigera genom röran den kan stöta på i ett hem, rapporterade Tech Xplore nyligen.

(Från vänster till höger) Naoki Yokoyama, Joanne Truong och Simar Kareer arbetar med den fyrbenta roboten.

Enligt forskargruppen tenderar fyrbenta robotar utrustade med "blind" rörelsekontroll att reagera mer aggressivt för att undvika att falla när de trampar på ett föremål.

Samtidigt antog forskargruppen en ny metod där de tillhandahöll livebilder för att hjälpa roboten att navigera hinder genom att kombinera navigering med visuell rörelse. Denna metod gjorde det möjligt för roboten att framgångsrikt navigera hinder i en simulerad rörig miljö med en framgångsgrad på 72,6 %.

Roboten är självlärande och härmar inte några redan existerande beteendemönster. Forskare säger att detta är en skalbar modell som kan tillämpas omedelbart utan större finjusteringar. Dessa policyer vägleder roboten i hur den undviker föremål när den rör sig från en plats till en annan, och hur den använder benen för att kliva över föremål, inklusive hur den lyfter benen till lämplig höjd.

"Robothunden" navigerar lång, ojämn terräng utan att falla.

Enligt forskargruppen kan konventionella fyrbenta robotar bara se verkliga bilder genom en kamera framför sig och kan inte se föremål nära sina fötter. Teamet kombinerade minne och rumslig medvetenhet i ett nätverkssystem för att lära roboten exakt när och var den ska kliva över hinder. Om föremålet är för högt upp kan roboten gå runt det. "Vi fann att den här metoden navigerar mycket bra, och även om roboten går åt fel håll vet den att den kan backa och återgå till sin ursprungliga position", sa Truong. Teamet lärde också roboten vilka föremål den ska kliva över, såsom leksaker, och vilka föremål den ska gå runt, såsom bord och stolar.

Forskargruppens resultat kan också hjälpa robotar att navigera i verkliga utomhusmiljöer och välja vägar baserat på ägarens preferenser för att undvika leriga områden eller stenig terräng.

Forskningen vann första pris vid en robotworkshop inom ramen för Robotics Learning Conference 2022 i Nya Zeeland. Forskningen kommer att presenteras vid den internationella konferensen om robotik och automation vid Institute of Electrical and Electronics Engineers (IEEE-USA) i London, Storbritannien, från 29 maj till 2 juni.

Källänk: https://thanhnien.vn/nghien-cuu-moi-day-robot-vuot-chuong-ngai-vat-185230527204029629.htm