Ученые из Калифорнии создали алгоритм, который учит роботов ходить
Система, которую создали ученые из Калифорнийского университета в Беркли, научила четвероногого робота пересекать знакомую и незнакомую местность.
В экспериментах участвовал робот Minitaur. Система, созданная учеными, загружала информацию в робота и выгружала обратно. Эта система состоит из рабочей станции, которая обновляет данные нейронной сети. За обработку информации отвечает чип NVIDIA Jetson TX2 (см. также другой пример использования этой ведущей в мире встраиваемой платформы).
В ходе эксперимента робот шагал на протяжении 2 часов и сделал 160 000 шагов. Если робот шагал вперед, алгоритм вознаграждал его и наказывал, если Minitaur застревал или отклонялся от заданного пути.
Глубокое обучение с подкреплением может быть использовано для автоматизации ряда задач. Если мы сможем научить робота походке с нуля в реальном мире, мы можем создать контроллеры, которые идеально адаптированы к каждому роботу и даже к отдельным ландшафтам, позволяя достигать лучшей маневренности, энергоэффективности и надежности», — цитирует разработчиков hi-news.ru.
В результате экспериментов ученые создали алгоритм движения, который позволил роботу выбирать оптимальную траекторию движения в разных ситуациях.
Подробнее о проекте информация опубликована здесь.