Forskare från School of Computer Science vid Carnegie Mellon University och University of California i Berkeley har utvecklat ett robotliknande robotsystem Boston Dynamics, som även kan navigera i tuff terräng, hala ojämna ytor, klättra och gå ner för trappor, men är mycket billigare att tillverka.
I de flesta sådana robotsystem används kartor över miljön för rörelseplanering, som skapas med hjälp av kameror innan rörelsen börjar. Denna process är långsam och misslyckas ofta på grund av felaktigheter eller felaktiga inställningar vid kartläggningen, vilket påverkar den efterföljande planeringen och förflyttningen av roboten. Kartläggning och rörelseplanering är användbara i system fokuserade på kontroll på hög nivå, säger forskarna, men inte alltid lämpliga för de dynamiska kraven på lågnivåfärdigheter som promenader eller terränglöpning.
Istället för att använda kameror för att visa den omgivande miljön och göra kartor över området, tränade teamet av forskare roboten med hjälp av simulering: fyra tusen av dess virtuella kloner tvingades röra sig genom en mängd olika terräng så att den skulle förvärva nödvändiga färdigheter.
Tack vare användningen av simulering fick roboten färdigheter på bara en dag som skulle ha tagit sex år att bemästra under normala förhållanden. De förvärvade motorikerna lagrades i ett neuralt nätverk, som forskarna kopierade till en fungerande prototyp av robotsystemet.
Det nya systemet klarar sig utan kartläggning och rörelseplanering och skickar indata direkt till robotstyrenheterna. Roboten rör sig beroende på vad den "ser" framför sig. Denna teknik gör det möjligt för roboten att snabbt reagera på förändringar i terrängen och förflytta sig utan ansträngning över den.
"Det här systemet använder visuell perception och feedback från kroppen (roboten) direkt som input för att mata ut kommandon till robotens motorsystem", säger teammedlemmen Ananje Agarwal. – Denna metod säkerställer hög tillförlitlighet hos robotsystemet i den verkliga världen. Om han (robothunden) halkar i trappan kommer han att kunna återfå balansen och anpassa sig till miljön."
Eftersom det inte finns något behov av kartläggning och planering, och motoriska färdigheter förvärvas genom maskininlärning, reduceras kostnaden för roboten avsevärt. Roboten som skapats av ett team av forskare är minst 25 gånger billigare än befintliga motsvarigheter.
Forskare säger att robotsystemet fungerar på samma sätt som djur som katter. "Fyrfotingar har en minnesförmåga som gör att deras bakben kan spåra frambenen. Vårt system fungerar på liknande sätt, säger Agarwal. Denna robothund rapporteras också kunna navigera i mörker, även om den fortfarande kommer att behöva ett kamerasystem för att förbättra prestandan.
Du kan hjälpa Ukraina att slåss mot de ryska inkräktarna. Det bästa sättet att göra detta är att donera medel till Ukrainas väpnade styrkor genom Rädda liv eller via den officiella sidan NBU.
Också intressant:
- Harvard har skapat en robotarm med tentakler
- De små Mini Cheetah-robotarna fick lära sig att spela fotboll