Робот KAIST HOUND навчився змінювати біг під час подолання перешкод

Презентація робота KAIST HOUND

Як повідомляє НВ — Техно: 16 липня о 16:30 науковці представили чотириногого робота KAIST HOUND, який навчився змінювати спосіб бігу під час подолання перешкод завдяки новій системі навчання штучного інтелекту під назвою APT-RL. Вага робота складає 45 кілограмів, а його конструкція дозволяє ефективно орієнтуватися в складних реальних середовищах, включаючи сходи.

KAIST HOUND використовує камери та лідар для сканування землі, що дозволяє йому адаптувати свої рухи відповідно до умов навколишнього середовища. Під час випробувань на відкритому повітрі робот успішно подолав маршрут університетського кампусу довжиною 1,1 кілометра. Він також пройшов лісову стежку довжиною 0,3 км, що була всіяна корінням, колодами та слизьким листям.

Навчальна платформа та досягнення

Дослідники розробили навчальну платформу, відому як "навчання на основі трансформатора з підкріпленням", яка була попередньо навчена діям (APT-RL). На етапі навчання команда створила 180 000 коротких послідовностей рисі та стрибків, що відображало близько 15,5 годин руху робота. На створення цього набору даних знадобилося близько восьми хвилин.

У ході одного з тестів в приміщенні KAIST HOUND зміг перестрибнути перешкоду заввишки 60 сантиметрів, під час стрибка ненадовго розвинувши швидкість до 15 км/год. Також робот стрибнув униз триступеневими сходами, демонструючи свою здатність до адаптації.

Таким чином, KAIST HOUND став прикладом нових можливостей штучного інтелекту в області робототехніки, підтверджуючи, що технології можуть значно покращити мобільність та ефективність роботів у складних умовах.

Розробка KAIST HOUND підкреслює важливість інтеграції штучного інтелекту в робототехніку, що відкриває нові горизонти для застосування роботів у різних сферах, від рятувальних операцій до дослідження важкодоступних територій. З огляду на автоматизацію та інновації в технологіях, подібні проекти можуть стати основою для створення більш складних і адаптивних систем, здатних виконувати завдання, які раніше вимагали людського втручання.