Науковці розробили систему штучного інтелекту, яка дозволяє чотириногим роботам самостійно обирати спосіб пересування залежно від рельєфу. Нова технологія допомагає машинам без затримок переходити від ходьби до бігу чи стрибків, долаючи складні перешкоди.
Про це пише Science Robotics.
Дослідники пояснюють, що попередні покоління чотириногих роботів мали одну суттєву проблему. Для кожного способу пересування — ходьби, бігу чи стрибків — використовували окремий алгоритм, через що машини не могли плавно адаптуватися до раптової зміни місцевості.
Щоб вирішити цю проблему, вчені створили систему APT-RL (Action Pretrained Transformer-based Reinforcement Learning). Вона дає змогу роботу спочатку опанувати базові навички руху, а потім самостійно комбінувати їх залежно від перешкод попереду.
Для навчання дослідники не записували рухи людей чи тварин, а використали комп’ютерне моделювання. Усього за вісім хвилин система створила 15,5 години віртуальних тренувальних даних на основі фізичних моделей і розрахунків траєкторій.
Після цього штучний інтелект пройшов тисячі симуляцій, навчаючись методом підкріплення. Для орієнтації в просторі робота оснастили 3D-камерою глибини та лазерним далекоміром LiDAR, які допомагають аналізувати місцевість і миттєво змінювати спосіб руху.
Нову систему протестували на чотириногому роботі KAIST HOUND. Випробування проходили як на спеціальних полігонах, так і на лісових стежках із корінням дерев, ямами та іншими природними перешкодами.
Під час експериментів робот розвинув швидкість до 6 метрів за секунду, або близько 22 км/год. Він самостійно переходив із трота на галоп або стрибки, оцінюючи складність маршруту.
Розробники вважають, що універсальний контролер може стати основою для нового покоління роботів зі штучним інтелектом. Такі машини планують використовувати для інспекції промислових об’єктів, військових місій і ліквідації наслідків природних катастроф.