Дворівневе навчання. Робот опанував стрибки через вузькі щілини без допомоги людини
Дослідники з Університету Гонконгу та Оксфордського інституту робототехніки розробили систему ConsJump, яка дозволяє чотириногому роботу автономно оцінювати перешкоди, обирати рух і стрибати через вузькі щілини. Система побудована на ієрархічному навчанні з підкріпленням, що включає як низькорівневий, так і високорівневий контролери.
Низькорівневий контролер надає бібліотеку спритних рухів, таких як ходьба, галоп і стрибки. Рухи навчалися за допомогою імітаційного навчання та адаптувалися через зворотну кінематику. Високорівневий контролер визначає, який рух використовувати, і генерує команди швидкості та повороту. Це дозволяє роботу автономно долати перешкоди, порівнянні за розміром із його тілом, та адаптуватися до нерівної місцевості й ковзання ніг перед злетом.
Технічні характеристики та потенціал
Для сприйняття середовища робот використовує камеру Intel D435i RGB-D. Ця камера допомагає виявляти перешкоди, обчислювати центр отвору та оцінювати геометрію. Демонстрація системи ConsJump була проведена на роботі Unitree Aliengo, який має масу 22 кілограми. Під час випробувань робот розганявся до 2,5 метра за секунду перед стрибком, а фаза польоту тривала близько 0,44 секунди.
Ця нова система має потенціал для вдосконалення автономії чотириногих роботів, що відкриває нові перспективи у сфері робототехніки та їх застосування в складних умовах. Розробники з Університету Гонконгу та Оксфордського інституту робототехніки акцентують на важливості таких технологій у майбутньому. Раніше повідомлялося, що DaxAI Robotics презентував чотириногого робота-коня Qiji X1 на Всесвітній конференції робототехніки у Пекіні.
Розробка системи ConsJump є значним досягненням у сфері робототехніки, оскільки демонструє здатність роботів автономно адаптуватися до складних умов. Це має важливі наслідки для майбутнього використання чотириногих роботів у різних сферах, таких як:
- пошукові операції
- рятувальні місії
- дослідження важкодоступних територій
Вдосконалення технологій автономного управління може суттєво підвищити ефективність та безпеку роботи таких пристроїв у реальних умовах.
Цей успіх у навчанні роботів стрибкам відкриває нові можливості для їх застосування в різних сферах, зокрема у перевезенні людей. Нещодавно китайський стартап представив робота, здатного перевозити вершників, що свідчить про стрімкий розвиток технологій у робототехніці та їх потенціал у майбутньому.