KAIST HOUND робот-иті жүрісін нақты уақытта бейімдейтін жаңа ЖИ жүйесін алды
Материал бірнеше дереккөз негізінде жасанды интеллектпен дайындалды — түпнұсқаларға сілтемелер төменде.
100 фунттық төртаяқты KAIST HOUND роботы баспалдақтар, ормандар және кедергілер жолақтарын еңсеру кезінде жүріс пен секіру арасында өздігінен ауысуды үйренді. Робот камералар мен лидарды пайдаланып жергілікті жерді сканерлейді және адамның қатысуынсыз нақты уақытта қозғалыстарды түзетеді. Зерттеушілер жүйенің сипаттамасын 15 шілдеде Science Robotics журналында жариялады.
Оқыту әдісі
Зерттеушілер APT-RL деп аталатын ЖИ жүйесін әзірледі, ол алдын ала оқытылған әрекет трансформерлерін күшейту оқытуымен біріктіреді. Алдымен команда 2D моделінде траекторияларды оңтайландыру арқылы 180 000 қысқа жүріс және секіру тізбегін жасады, бұл сегіз минут ішінде жасалған шамамен 15,5 сағаттық қозғалысқа сәйкес келді. Күшейту оқытуы кезінде ЖИ модельденген баспалдақтарды, тастарды, кедергілерді, саңылауларды және тегіс емес жерлерді еңсеру кезінде осы дағдыларды таңдап, өзгертуді үйренді.
Нақты сынақтар
Ашық ауада 45 келілік робот университет кампусындағы 1,1 шақырымдық маршрутты және тамырлар, бөренелер мен тайғақ жапырақтары бар 0,3 шақырымдық орман жолын еңсерді. Робот алдын ала жазылған қозғалыстармен шектелмеді: ол үш өлшемді жергілікті жерге және күтпеген жағдайларға, мысалы, бөренеден секіру сияқты әрекеттерді түзете алды — бұл тегіс беттегі бастапқы оқыту деректеріне енгізілмеген мінез-құлық.
Бұдан әрі
Команда роботты күрделірек жерлерде және іздеу-құтқару сияқты нақты қолданбаларда сынауды жоспарлап отыр. Жүйенің динамикалық кедергілер немесе экстремалды ауа райы жағдайында қалай жұмыс істейтіні белгісіз.
1 дереккөз
KAIST HOUND робот-иті жүрісін нақты уақытта бейімдейтін жаңа ЖИ жүйесін алды
