Нове дослідження навчає роботів долати перешкоди

Більшість чотирилапих роботів навчені відновлювати рівновагу, якщо вони натикаються на перешкоду. Як нещодавно повідомив Tech Xplore, аспірантка в'єтнамського походження Джоанн Труонг зі Школи інтерактивних обчислень Технологічного інституту Джорджії (GIT) та її двоє колег Наокі Йокояма та Сімар Карір навчають свого робота переступати через захаращені предмети, з якими він може зіткнутися вдома.

(Зліва направо) Наокі Йокояма, Джоан Труонг та Сімар Карір працюють із чотириногим роботом

За даними дослідницької групи, чотириногі роботи, оснащені «сліпими» контролерами руху, як правило, реагують сильніше, щоб уникнути падіння, коли наступають на об'єкт.

Тим часом дослідницька група застосувала новий підхід, надаючи роботу зображення в реальному часі для подолання перешкод, поєднуючи політику навігації з політикою пересування на основі зображень. Цей підхід допоміг роботу переступати перешкоди в імітованому захаращеному середовищі з показником успішності до 72,6%.

Робот може навчатися самостійно та не імітує жодних попередньо існуючих моделей поведінки. Дослідники кажуть, що це масштабована модель, яку можна застосовувати негайно без особливого налаштування. Правила вказують роботу, як уникати об'єктів під час переміщення з одного місця в інше та як використовувати ноги для переступання через об'єкти, зокрема як піднімати ноги на відповідну висоту.

«Робот-собака» долає довгі, вибоїсті дороги, не падаючи

За словами команди, звичайні чотирилапі роботи можуть бачити реальне зображення лише через камеру перед собою та не можуть бачити об'єкти біля своїх ніг. Команда інтегрувала пам'ять та просторове уявлення в мережу, щоб навчити робота точно, коли і де переступати через перешкоди. Якщо об'єкт був занадто високим, робот міг його об'їхати. «Ми виявили, що цей метод дуже добре орієнтувався, і навіть якщо робот пішов не в той бік, він знав, що може зробити задній крок і повернутися у вихідне положення», – сказав Труонг. Команда також навчила робота, через які об'єкти йому слід переступати, такі як іграшки, і які об'єкти, такі як столи та стільці, йому слід об'їжджати.

Висновки команди також можуть допомогти роботам орієнтуватися в реальному світі на відкритому повітрі, вибираючи шляхи на основі побажань їхніх власників, щоб уникнути брудної або кам'янистої місцевості.

Дослідження отримало перший приз на семінарі з робототехніки в рамках конференції Robotics 2022 у Новій Зеландії. Дослідження буде представлено на Міжнародній конференції IEEE з робототехніки та автоматизації в Лондоні з 29 травня по 2 червня.

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