Cercetători din China și Hong Kong au dezvoltat un nou inteligenţă artificială (AI) Cadrul de învățare care îi învață pe roboți umanoizi să se ridice dintr -o poziție inactivă incredibil de rapid, indiferent de poziție sau teren.
În timp ce cercetarea nu a fost încă depusă pentru revizuirea de la egal la egal, echipa și -a lansat concluziile pe 12 februarie Githubinclusiv o hârtie încărcată pe arxiv Baza de date de preimprimare, alături de un videoclip care demonstrează cadrul lor în acțiune.
Videoclipul arată un umanoid bipedal care se ridică să stea după ce s -a întins pe spate, așezat pe un perete, întins pe o canapea și înclinându -se pe un scaun. Cercetătorii au testat, de asemenea, capacitatea robotului umanoid de a se îndrepta pe terenuri și înclinări diferite – inclusiv un drum de piatră, o pantă de sticlă și în timp ce se sprijinea de un copac.
Au încercat chiar să perturbe robotul lovind sau lovindu -l în timp ce încerca să se ridice. În fiecare scenariu, robotul poate fi văzut ajustându -se la mediul său și este arătat cu succes în picioare.
Această abilitate remarcabilă de a fi doborât și apoi de a se ridica din nou este datorită sistemului numit „Humanoid Standing-Up Control” (gazdă). Oamenii de știință au obținut acest lucru cu Învățare de întărireun tip de învățare automată în care agentul (în acest caz cadrul gazdă) încearcă să îndeplinească o sarcină prin încercare și eroare. În esență, robotul ia o acțiune și, dacă această acțiune are ca rezultat un rezultat pozitiv, i se trimite un semnal de recompensă care îl încurajează să ia din nou acțiunea data viitoare când se află într -o stare similară.
Ridicându -se la ocazie
Sistemul echipei a fost puțin mai complicat decât atât, folosind patru grupuri de recompense separate pentru feedback mai direcționat, împreună cu o serie de constrângeri de mișcare, inclusiv limitele de netezire a mișcării și limitele de viteză pentru a preveni mișcările neregulate sau violente. O forță de tragere verticală a fost, de asemenea, aplicată în timpul antrenamentului inițial pentru a ajuta la direcționarea etapelor incipiente ale procesului de învățare.
Cadrul gazdă a fost instruit inițial în simulări folosind Simulator de gimnastică Isaacun mediu de simulare fizică dezvoltat de Nvidia. Odată ce cadrul a fost suficient de instruit pe simulări, acesta a fost implementat într -un Robot umanoid unitree G1 Pentru teste experimentale, ale căror rezultate sunt demonstrate în videoclip.
„Rezultatele experimentale cu robotul umanoid Unitree G1 demonstrează mișcări netede, stabile și robuste, într-o varietate de scenarii din lumea reală”, au scris oamenii de știință în studiu. „Privind cu nerăbdare, această lucrare deschide calea pentru integrarea controlului în picioare în sistemele umanoide existente, cu potențialul de a-și extinde aplicabilitatea din lumea reală”.
Să te ridici ar putea părea a doua natură pentru noi, dar este ceva ce roboții umanoizi s -au străduit să se reproducă în trecut, așa cum puteți obține dintr -un montaj de roboți care se încadrează și nu este în măsură să se întoarcă într -o poziție verticală. Învățarea unui robot la Mergeți sau alergați ca o ființă umană este un lucru, dar pentru a fi util în lumea reală, trebuie să poată face față unor situații provocatoare, cum ar fi poticnirea, declanșarea și căderea.
Comentarii recente