Новости
Новый алгоритм Google позволяет роботам самостоятельно обучаться ходить

Новый алгоритм Google позволяет роботам самостоятельно обучаться ходить

Новый алгоритм Google позволяет роботам самостоятельно обучаться ходить


Мало кто уже сомневается в том, что в будущем роботы будут играть важную роль в нашей жизни, однако до этого момента предстоит многому их обучить, в том числе и навигации без помощи человека. Мы находимся на этапе, когда алгоритмы позволяют роботу учиться передвигаться, но этот процесс всё ещё очень сложный, запутанный и требует участия человека. Новое исследование Google может сделать процесс обучения гораздо проще.

Новый алгоритм Google позволяет роботам самостоятельно обучаться ходить

Исследователям из Google Robotics удалось создать четырёхногого робота, который в течение нескольких часов научился ходить вперед, назад и самостоятельно поворачиваться. Прежде всего они отбросили идею с эмуляцией среды (как правило, алгоритмы сначала тестируются на виртуальном роботе в виртуальной среде), поскольку эмулировать некоторые вещи, например, гравий или другие поверхности, чрезвычайно трудно. Вместо этого, они начали обучение в реальном мире.

Робот смог быстрее адаптироваться к шагам и неровной местности. Однако во время обучения исследователям приходилось постоянно вмешиваться. Чтобы решить эту проблему, они ограничили роботу территорию и заставили его одновременно разучивать несколько действий. Если робот, добравшись до края своей территории, будет идти вперед, он поймёт, где находится, и начнёт идти в обратном направлении, приобретая таким образом новый навык и уменьшая вмешательство человека. 

Это позволило роботу использовать метод проб и ошибок, чтобы в конечном счёте научиться автономно перемещаться по разным поверхностям, что в свою очередь устранило необходимость участия человека в его обучении. Тем не менее исследователи столкнулись с определёнными ограничениями. В текущей установке используется система захвата движения, позволяющая роботу идентифицировать своё местоположение, но это не то, что можно было бы воспроизвести в любых реальных условиях. Они надеются адаптировать новые алгоритмы к различным типам роботов или даже к нескольким роботам в одной и той же среде обучения, создавая тем самым совокупность знаний, которые помогут продвинуть робототехнику во всех областях.

Источник: Engadget


Сообщить об опечатке

Текст, который будет отправлен нашим редакторам: