"Сляп" робот успешно слиза по стълби (видео) | IT.dir.bg

17-11-2017 20-11-2018
Снимка: YouTube

"Сляп" робот успешно слиза по стълби (видео)

Оказва се, че машина, която няма зрение, може да бъде полезна

| Редактор: Катя Димитрова 7 1789

Изследователи от държавния университет в Орегон, САЩ показаха своя нов робот, наречен Cassie. Любопитното при двуногата машина е, че тя е на практика "сляпа".

Както можете да видите и от клипа, обученият в симулатор робот обаче успява да се справя с различни предизвикателства, като например да слиза по стълби. Машината е разработена в партньорство с компанията Agility Robotics.

А защо са ни нужни слепи роботи? Както посочват изследователите, роботите не винаги могат да разчитат напълно на камери или други сензори поради възможното слабо осветление, мъгла и други проблеми. В идеалния случай те също биха могли да използват "проприоцепция" (осезание за тялото) за навигация в непозната среда.

Учените са използвали техника, наречена sim-to-real Reinforcement Learning (RL), за да установят как ще ходи роботът. Те споделят, че той е падал доста в началото, докато свикне да се движи, без да вижда. Изследователите планират бъдещи тестове, за да видят дали ефективността на машината се подобрява с добавянето на компютърно зрение.

"Сляп" робот успешно слиза по стълби (видео)

"Сляп" робот успешно слиза по стълби (видео)

Оказва се, че машина, която няма зрение, може да бъде полезна

| Редактор : Катя Димитрова 7 1789 Снимка: YouTube

Изследователи от държавния университет в Орегон, САЩ показаха своя нов робот, наречен Cassie. Любопитното при двуногата машина е, че тя е на практика "сляпа".

Както можете да видите и от клипа, обученият в симулатор робот обаче успява да се справя с различни предизвикателства, като например да слиза по стълби. Машината е разработена в партньорство с компанията Agility Robotics.

А защо са ни нужни слепи роботи? Както посочват изследователите, роботите не винаги могат да разчитат напълно на камери или други сензори поради възможното слабо осветление, мъгла и други проблеми. В идеалния случай те също биха могли да използват "проприоцепция" (осезание за тялото) за навигация в непозната среда.

Учените са използвали техника, наречена sim-to-real Reinforcement Learning (RL), за да установят как ще ходи роботът. Те споделят, че той е падал доста в началото, докато свикне да се движи, без да вижда. Изследователите планират бъдещи тестове, за да видят дали ефективността на машината се подобрява с добавянето на компютърно зрение.