Scienziati della School of Computer Science della Carnegie Mellon University e dell'Università della California a Berkeley hanno sviluppato un sistema robotico simile a un robot Boston Dynamics, che può anche navigare su terreni accidentati, superfici irregolari scivolose, salire e scendere le scale, ma è molto più economico da produrre.
Nella maggior parte di questi sistemi robotici, le mappe dell'ambiente vengono utilizzate per la pianificazione del movimento, che vengono create con l'aiuto di telecamere prima che inizi il movimento. Questo processo è lento e spesso fallisce a causa di imprecisioni o impostazioni errate in fase di mappatura, che incidono sulla successiva pianificazione e movimentazione del robot. La mappatura e la pianificazione del movimento sono utili nei sistemi incentrati sul controllo di alto livello, affermano i ricercatori, ma non sempre adatte alle esigenze dinamiche di abilità di basso livello come la camminata o la corsa campestre.
Invece di utilizzare le telecamere per visualizzare l'ambiente circostante e creare mappe dell'area, il team di scienziati ha addestrato il robot con l'aiuto della simulazione: quattromila dei suoi cloni virtuali sono stati costretti a muoversi attraverso un'ampia varietà di terreno in modo che acquisisse le competenze necessarie.
Grazie all'uso della simulazione, il robot ha acquisito in un solo giorno abilità che in condizioni normali avrebbero richiesto sei anni per padroneggiarlo. Le capacità motorie acquisite sono state memorizzate in una rete neurale, che i ricercatori hanno copiato in un prototipo funzionante del sistema robotico.
Il nuovo sistema fa a meno della mappatura e della pianificazione del movimento e invia direttamente i dati visivi di input alle unità di controllo del robot. Il robot si muove a seconda di ciò che "vede" davanti a sé. Questa tecnologia consente al robot di rispondere rapidamente ai cambiamenti del terreno e di muoversi agevolmente su di esso.
"Questo sistema utilizza la percezione visiva e il feedback dal corpo (robot) direttamente come input per inviare comandi al sistema motorio del robot", ha affermato Ananje Agarwal, membro del team. – Questo metodo garantisce un'elevata affidabilità del sistema robotico nel mondo reale. Se lui (il cane robot) scivola sulle scale, riuscirà a ritrovare l'equilibrio e ad adattarsi all'ambiente."
Poiché non è necessario mappare e pianificare e le capacità motorie vengono acquisite tramite l'apprendimento automatico, il costo del robot è notevolmente ridotto. Il robot creato da un team di scienziati è almeno 25 volte più economico delle controparti esistenti.
Gli scienziati affermano che il sistema robotico funziona allo stesso modo di animali come i gatti. "I quadrupedi hanno una capacità di memoria che consente alle zampe posteriori di seguire le zampe anteriori. Il nostro sistema funziona in modo simile", ha affermato Agarwal. Si dice anche che questo cane robot sia in grado di navigare al buio, anche se avrà comunque bisogno di un sistema di telecamere per migliorare le prestazioni.
Puoi aiutare l'Ucraina a combattere contro gli invasori russi. Il modo migliore per farlo è donare fondi alle forze armate ucraine attraverso Salva Vita o tramite la pagina ufficiale NBU.
Interessante anche:
- Harvard ha creato un braccio robotico con tentacoli
- Ai piccoli robot Mini Cheetah è stato insegnato a giocare a calcio