В Google создали программу для самостоятельного обучения роботов ходьбе
Ширoкoe испoльзoвaниe рoбoтoв в рaзличныx oтрaсляx прoмышлeннoсти, oбслуживaния, сeльскoгo xoзяйствa и трaнспoртa приoбрeтaeт лaвинooбрaзный xaрaктeр. Рoбoтизирoвaнныe системы применяются практически везде. Однако для полной интеграции механических помощников в жизнь человека, роботам придется пройти серьезный курс обучения, включая приобретение самых элементарных навыков – самостоятельного передвижения и ориентации на местности. В настоящее время обучение передвижению роботов ведется по трудоемкой схеме, требующей постоянного контроля оператора, однако новейшие разработки Google позволят значительно упростить процесс.
Инженеры из Google Robotics разработали робота с четырьмя конечностями, который за несколько часов овладел элементарными приемами передвижения по местности вперед-назад, с выполнением разворотов. Новый алгоритм использовал в первую очередь реальную обстановку, отказавшись от традиционного для современной робототехники предварительного создания виртуальной модели окружающей среды.
Разработчики Google исходили из того факта, что создать компьютерную модель некоторых поверхностей, например гравия, достаточно сложно и неэффективно. Поэтому роботам предоставили возможность обучаться на реальной местности.
Использования методологии приближенной к реальности позволило роботам быстрее приспособиться и обучиться ходьбе по пересеченной местности. Тем не менее, в ходе тестирования операторам приходилось постоянно корректировать программу. Для большей эффективности, было решено ограничить пространство для обучения. При достижении границы территории робот самостоятельно понимал, что требуется выполнить разворот и идти в обратном направлении.
В результате исследования четырехногие роботы освоили способы передвижения по различной местности и смогли уже без вмешательства оператора научиться ходить. Однако для данного алгоритма существуют некоторые ограничения, связанные с использованием системы захвата движения, которая позволяет роботу определить свое местоположение. На реальной местности воспроизвести такие условия невозможно. В дальнейшем по данной методике будет проведено обучение роботов различных конструкция и модификаций в единой среде, позволяющее создать большую базу данных для последующего развития всей робототехники.
Источник