Forskere fra School of Computer Science ved Carnegie Mellon University og University of California i Berkeley har udviklet et robotlignende robotsystem Boston Dynamics, som også kan navigere i ujævnt terræn, glatte ujævne overflader, klatre og gå ned af trapper, men er meget billigere at fremstille.
I de fleste sådanne robotsystemer bruges kort over omgivelserne til bevægelsesplanlægning, som oprettes ved hjælp af kameraer, før bevægelsen begynder. Denne proces er langsom og mislykkes ofte på grund af unøjagtigheder eller forkerte indstillinger på kortlægningsstadiet, som påvirker den efterfølgende planlægning og bevægelse af robotten. Kortlægning og bevægelsesplanlægning er nyttige i systemer fokuseret på kontrol på højt niveau, siger forskerne, men ikke altid egnet til de dynamiske krav til færdigheder på lavt niveau som at gå eller løbe på tværs.
I stedet for at bruge kameraer til at vise det omgivende miljø og lave kort over området, trænede holdet af videnskabsmænd robotten ved hjælp af simulering: fire tusinde af dens virtuelle kloner blev tvunget til at bevæge sig gennem en bred vifte af terræn, så den kunne erhverve sig de nødvendige færdigheder.
Takket være brugen af simulering opnåede robotten færdigheder på kun én dag, som ville have taget seks år at mestre under normale forhold. De erhvervede motoriske færdigheder blev lagret i et neuralt netværk, som forskerne kopierede ind i en fungerende prototype af robotsystemet.
Det nye system klarer sig uden kortlægning og bevægelsesplanlægning og sender visuelle inputdata direkte til robotkontrolenhederne. Robotten bevæger sig alt efter hvad den "ser" foran sig. Denne teknologi gør det muligt for robotten hurtigt at reagere på ændringer i terrænet og bevæge sig ubesværet hen over det.
"Dette system bruger visuel perception og feedback fra kroppen (robotten) direkte som input til at udlæse kommandoer til robottens motorsystem," sagde teammedlem Ananje Agarwal. – Denne metode sikrer høj pålidelighed af robotsystemet i den virkelige verden. Hvis han (robothunden) smutter på trappen, vil han være i stand til at genvinde balancen og tilpasse sig omgivelserne."
Da der ikke er behov for kortlægning og planlægning, og motorik tilegnes gennem maskinlæring, reduceres omkostningerne til robotten betydeligt. Robotten skabt af et team af forskere er mindst 25 gange billigere end eksisterende modparter.
Forskere siger, at robotsystemet fungerer på samme måde som dyr som katte. "Firebenede har en hukommelsesevne, der gør det muligt for deres bagben at spore deres forben. Vores system fungerer på samme måde," sagde Agarwal. Denne robothund er også rapporteret at være i stand til at navigere i mørke, selvom den stadig skal bruge et kamerasystem for at forbedre ydeevnen.
Du kan hjælpe Ukraine med at kæmpe mod de russiske angribere. Den bedste måde at gøre dette på er at donere midler til Ukraines væbnede styrker gennem Red livet eller via den officielle side NBU.
Også interessant:
- Harvard har skabt en robotarm med tentakler
- De små Mini Cheetah-robotter blev lært at spille fodbold