Четвероногий робот KAIST HOUND научился бегом преодолевать препятствия без помощи человека

Четвероногий робот KAIST HOUND расширяет свои возможности

Как сообщает НВ — Техно: Инженерам удалось обучить 45-килограммового робота KAIST HOUND самостоятельно менять стиль бега - от рыси до прыжков - при встрече с препятствиями. Оператору больше не нужно вмешиваться в процесс. Такой результат стал возможен благодаря внедрению системы искусственного интеллекта APT-RL, основанной на обучении с подкреплением. Для оценки обстановки робот использует камеры и лидар.

Испытания и результаты

На открытом воздухе KAIST HOUND успешно преодолел 1,1-километровый маршрут по территории университетского кампуса и 0,3-километровую лесную тропу, покрытую корнями, бревнами и скользкой листвой. Специалисты разработали обучающую платформу под названием «предварительно обученное действиям обучение с подкреплением на основе трансформера» (APT-RL). Сначала обучение проходило на упрощенной двухмерной компьютерной модели, что позволило сгенерировать 180 000 коротких последовательностей рыси и прыжков - это эквивалентно примерно 15,5 часам движения. На создание такого массива данных ушло около восьми минут.

В одном из тестов в помещении робот перепрыгнул через препятствие высотой 60 сантиметров и на короткое время разогнался до 15 км/ч. Также он продемонстрировал умение спрыгивать с трехступенчатой лестницы. Однако текущая конструкция позволяет ему использовать только два варианта походки, и в основном он двигается вперед.

Параллельно китайская компания Robbyant представила две новые модели ИИ - LingBot-Depth 2.0 и LingBot-Vision. Первая обучалась на 150 миллионах образцов и показала лучшие результаты в 12 из 16 тестов на восстановление глубины сцены. Четвероногий робот KAIST HOUND уверенно ориентируется в сложных реальных условиях, таких как лестницы, что говорит о значительном прогрессе в области робототехники и искусственного интеллекта.

Развитие четвероногих роботов открывает перед ними новые горизонты - от спасательных миссий до исследований в труднодоступных местах. Применение ИИ позволяет таким машинам адаптироваться к неожиданным ситуациям и эффективнее взаимодействовать с окружающей средой, делая их более автономными. В перспективе это может привести к созданию технологий, упрощающих жизнь людей и повышающих эффективность работы в сложных условиях.

Развитие технологий в области робототехники продолжается с неуклонной скоростью. Например, новый гуманоидный робот R-Noid от компании Robot.com также демонстрирует впечатляющие достижения в области автоматизации, что подчеркивает важность интеграции искусственного интеллекта в современные разработки. Сравнение этих двух роботов открывает новые горизонты для промышленных и исследовательских приложений, а также поднимает вопросы о будущем автоматизации.