Швейцарські дослідники з Robotic Systems Lab представили нову конструкцію робота, який поєднує в собі можливості роботів на колесах і ногах. Цей робот орієнтується в середовищі, використовуючи різні методи навчання з підкріпленням, які дозволяють йому плавно переходити між режимами водіння та ходьби, адаптуючись до різних місцевостей.
Роботизована система має спрощену конструкцію та вдосконалену навігаційну систему на основі ШІ.
«Традиційно планування навігації для наземних роботів здійснювалося за допомогою методів онлайн-оптимізації», — пояснив Лі. «Такі підходи добре працюють для простих колісних роботів або повільно крокуючих роботів, але у випадку швидкорухомих роботів, таких як наш (які можуть рухатися зі швидкістю до 20 км/год), вони не можуть забезпечити достатньо швидкі навігаційні плани. Для роботів, що рухаються зі швидкістю 2 м/с, 0,5 секунди затримки можуть призвести до помилки на 1 м, що може призвести до катастрофічного зіткнення».
Щоб дозволити своєму роботу автономно орієнтуватися в середовищі, дослідники розробили, навчили та випробували різні методи навчання з ієрархічним підкріпленням. Зрештою, вони навчили контролер на основі нейронної мережі, який може обробляти різні типи вхідних даних, створюючи нові плани навігації для робота за мілісекунди.
«Ще одна велика перевага нашого підходу полягає в тому, що наш контролер нейронної мережі повністю розуміє нелінійну та складну динаміку роботи з ногами», — сказав Лі. «Оскільки він розуміє, як робот поводиться на різних місцевостях з різною швидкістю, він може дуже ефективно керувати ним».
На гладких поверхнях, якими легко пересуватися, робот, розроблений у ETH Zurich, їде вперед, використовуючи колеса та мінімізуючи енергоспоживання. У більш складних місцевостях, де було б важко або неможливо пересуватися за допомогою коліщаток, наприклад, якщо є сходинки, робот може перейти в режим ходьби.
Контролер на основі нейронної мережі, розроблений і навчений Лі та його колегами, може обробляти сенсорні дані, щоб визначити найефективніший спосіб пересування робота по певній місцевості. Це дозволяє роботу ефективно поєднувати в собі сильні сторони звичайних колісних роботів з ногами.
«Колісні роботи ефективні, але не можуть долати високі перешкоди», — сказав Лі. «З іншого боку, ноги робота дуже добре долають перешкоди та круті схили, але їхня ефективність дуже низька, оскільки їм доводиться керувати понад 10 суглобами за нерегулярною схемою. Зазвичай крокуючі роботи можуть працювати лише до 1 години. Наш робот може долати ті самі перешкоди, що й звичайні крокуючі роботи, щонайменше в 3 рази довше».
Контролер, розроблений Лі та його колегами, не використовує класичні методи планування та керування на основі моделі. Примітно, що ці традиційні методи часто погано працюють у реальних умовах, що характеризуються невизначеністю та випадковими збуреннями.
Натомість контролер команди керується двома штучними нейронними мережами. Ці мережі обробляють дані, зібрані датчиками, інтегрованими в робота, виробляють відповідні рухи ходьби та вирішують, у якому напрямку повинен рухатися робот.
«Щоб навчити навігаційного агента, ми створили спеціальне симуляційне середовище, яке нагадує комп’ютерну гру», — сказав Лі. «Наше програмне забезпечення автоматично генерує нові «етапи» для навігаційного контролера з різними складними рельєфами та перешкодами. Після кількох годин навчання ми отримали дуже надійні та універсальні контролери нейронної мережі, які можуть працювати з усіма видами пересіченої місцевості та лабіринтів».
Підпишись на нас в Google НОВИНИ, та отримуй більше свіжих новин!