Представлена четырёхногая роботизированная система

Четырёхногая роботизированная система для игры в футбол на различной местности. Если вы когда-нибудь играли в футбол с роботом, это знакомое вам чувство. Солнце блестит на твоем лице, а воздух пропитывается запахом травы. Вы посмотрите вокруг. Четвероногий робот спешит к вам, решительно ведя мяч. Хотя бот не демонстрирует уровень способностей Лионеля Месси, тем не менее, это впечатляющая система дриблинга в дикой природе. Исследователи из Лаборатории невероятного искусственного интеллекта Массачусетского технологического института, входящей в Лабораторию компьютерных наук и искусственного интеллекта (CSAIL), разработали роботизированную систему на ногах, которая может вести футбольный мяч в тех же условиях, что и люди . Их доклад будет представлен на Международной конференции IEEE по робототехнике и автоматизации (ICRA) в 2023 году . Бот использовал сочетание встроенных датчиков и вычислений для перемещения по различным естественным ландшафтам, таким как песок, гравий, грязь и снег, и адаптировался к их различному влиянию на движение мяча. Как и любой увлеченный спортсмен, «DribbleBot» мог подняться и вернуть мяч после падения. Программирование роботов для игры в футбол уже некоторое время является активной областью исследований. Тем не менее, команда хотела научиться автоматически приводить в действие ноги во время дриблинга, чтобы можно было обнаружить сложные для сценария навыки реагирования на различные ландшафты, такие как снег, гравий, песок, трава и тротуар. Вход, симуляция. Робот, мяч и местность находятся внутри симуляции — цифрового двойника мира природы. Вы можете загрузить в бота и другие активы и установить параметры физики, а затем оттуда он обрабатывает прямое моделирование динамики. Четыре тысячи версий робота моделируются параллельно в режиме реального времени, что позволяет собирать данные в 4000 раз быстрее, чем при использовании всего одного робота. Это много данных. Робот начинает, не зная, как вести мяч — он просто получает вознаграждение, когда делает это, или отрицательное подкрепление, когда ошибается. Таким образом, он, по сути, пытается выяснить, какую последовательность сил он должен прикладывать к своим ногам. «Один из аспектов этого подхода к обучению с подкреплением заключается в том, что мы должны придумать хорошее вознаграждение, чтобы облегчить обучение робота успешному поведению дриблинга», — говорит доктор философии Массачусетского технологического института. студент Гейб Марголис, который руководил работой вместе с Яньдонг Джи, научным сотрудником лаборатории невероятного ИИ. «Как только мы разработали эту награду, настало время для практики робота: в реальном времени это пара дней, а в симуляторе — сотни дней. Со временем он учится все лучше и лучше манипулировать футбольным мячом. чтобы соответствовать желаемой скорости». Бот также мог перемещаться по незнакомой местности и восстанавливаться после падений благодаря контроллеру восстановления, который команда встроила в свою систему. Этот контроллер позволяет роботу подняться после падения и снова переключиться на свой контроллер дриблинга, чтобы продолжить преследование мяча, помогая ему справляться с нарушениями распределения и ландшафтами. «Если вы посмотрите вокруг сегодня, большинство роботов колесные. Но представьте, что есть сценарий стихийного бедствия, наводнения или землетрясения, и мы хотим, чтобы роботы помогали людям в процессе поиска и спасения. Нам нужны машины, чтобы перемещаться по местности. Они не плоские, а колесные роб...

Читать полный текст на android-robot.com

 

Опубликовано: 17:11, 07.04.2023

 

Новость из рубрики:

 

Поделиться новостью:

 

Топ новости часа

• Starlink в Украине. Где купить и как пользоваться...
• Гран-при Австралии-2023. Расписание трансляций...
• Хозяин "Пятёрочки" рассказал, что россияне стали патриотами и разлюбили западные бренды...
• Де Хеа сделал 5-ю результативную ошибку со старта прошлого сезона – у него и Льориса их больше всего среди игроков АПЛ...
• Когда выйдут данные по инфляции в Великобритании и как они могут повлиять на GBP/USD?...
• ChatGPT «отправил» пользователя к психологам. Что он искал в сети?...