- 13,858
- 20
- 8 Ноя 2022
Толкание объектов и масса других полезных навыков: роботы стремительно догоняют человека в своих возможностях.
Аспирант Технологического института Джорджии Тек Ниранджан Кумар разработал принципиально новую систему обучения роботов под названием CCRL («Cascaded Compositional Residual Learning» или «Каскадное композиционное остаточное обучение»). Она позволяет четвероногому роботу выполнять всё более сложные задачи, не обучаясь базовым движениям заново.
Кумар продемонстрировал разработку на примере открытия тяжёлой двери с использованием передачи энергии — поистине выдающегося достижения в робототехнике.
CCRL работает как «библиотека», в которой робот может запоминать всё, чему он научился при выполнении простых задач. Каждый новый навык добавляется в библиотеку и используется как основа для более сложных навыков. Например, научившись поворачиваться во время ходьбы, робот в дальнейшем применяет это умение для навигации.
По словам Кумара, система CCRL открыла новые возможности в исследованиях интерактивной навигации, одного из нескольких существующих способов, позволяющих роботам ориентироваться в реальном мире. Другие способы включают навигацию от точки к точке и навигацию к объекту.
Интерактивная навигация — самый сложный из вышеописанных методов, так как требует взаимодействия с препятствиями по пути.
По словам Кумара, ключ к тому, чтобы заставить робота перейти от ходьбы к толканию объекта, находится в суставах. Робот обнаруживает различные типы движений, которые он может совершать с их помощью и успешно реализует полученный опыт на практике.
На данный момент система CCRL исследователя освоила порядка десяти навыков. Но их количество может сильно возрасти при использовании более продвинутой аппаратной платформы.
«Чем больше навыков добавляется, тем дольше обучение, ведь система должна научиться применять их в разных ситуациях. Но в теории можно добавлять новые навыки бесконечно, если хватает мощности железа», — говорит Кумар.
По его словам, CCRL пригодится домашним помощникам, которым нужно ловко ориентироваться среди хозяйственного хлама. Также она может послужить проводником для слепых, расчищая путь и открывая двери.
Разработка представляет из себя по-настоящему выдающееся достижение, открывающее новые горизонты в робототехнике.
Аспирант Технологического института Джорджии Тек Ниранджан Кумар разработал принципиально новую систему обучения роботов под названием CCRL («Cascaded Compositional Residual Learning» или «Каскадное композиционное остаточное обучение»). Она позволяет четвероногому роботу выполнять всё более сложные задачи, не обучаясь базовым движениям заново.
Кумар продемонстрировал разработку на примере открытия тяжёлой двери с использованием передачи энергии — поистине выдающегося достижения в робототехнике.
CCRL работает как «библиотека», в которой робот может запоминать всё, чему он научился при выполнении простых задач. Каждый новый навык добавляется в библиотеку и используется как основа для более сложных навыков. Например, научившись поворачиваться во время ходьбы, робот в дальнейшем применяет это умение для навигации.
По словам Кумара, система CCRL открыла новые возможности в исследованиях интерактивной навигации, одного из нескольких существующих способов, позволяющих роботам ориентироваться в реальном мире. Другие способы включают навигацию от точки к точке и навигацию к объекту.
Интерактивная навигация — самый сложный из вышеописанных методов, так как требует взаимодействия с препятствиями по пути.
По словам Кумара, ключ к тому, чтобы заставить робота перейти от ходьбы к толканию объекта, находится в суставах. Робот обнаруживает различные типы движений, которые он может совершать с их помощью и успешно реализует полученный опыт на практике.
На данный момент система CCRL исследователя освоила порядка десяти навыков. Но их количество может сильно возрасти при использовании более продвинутой аппаратной платформы.
«Чем больше навыков добавляется, тем дольше обучение, ведь система должна научиться применять их в разных ситуациях. Но в теории можно добавлять новые навыки бесконечно, если хватает мощности железа», — говорит Кумар.
По его словам, CCRL пригодится домашним помощникам, которым нужно ловко ориентироваться среди хозяйственного хлама. Также она может послужить проводником для слепых, расчищая путь и открывая двери.
Разработка представляет из себя по-настоящему выдающееся достижение, открывающее новые горизонты в робототехнике.
- Источник новости
- www.securitylab.ru
