KI

Google-navorsers gebruik AI om robotte te leer om soos regte honde te beweeg

Google-navorsers gebruik AI om robotte te leer om soos regte honde te beweeg


We are searching data for your request:

Forums and discussions:
Manuals and reference books:
Data from registers:
Wait the end of the search in all databases.
Upon completion, a link will appear to access the found materials.

Google-navorsers het kunsmatige intelligensie (AI) gebruik om robots te leer hoe om te beweeg met die behendigheid van regte diere (in hierdie geval honde). Hulle beskryf hul eksperiment in 'n blog wat vandeesweek vrygestel is.

VERWANTE: CASSIE DIE ROBOT WYS AGILE BEWEGING UIT IN SLIP NUWE PROMO-VIDEO

Agile gedrag

"Eerstens beskryf ons hoe robotte behendige gedrag kan aanleer deur bewegings van regte diere na te boots en vinnige en vloeiende bewegings te produseer, soos draf en huppel. Vervolgens bespreek ons ​​'n stelsel om die opleiding van bewegingsvaardighede in die regte wêreld te outomatiseer, wat robotte in staat stel om leer om op hul eie te loop, met minimale menslike hulp, "gedeel in die blog Xue Bin (Jason) Peng, studentenavorser en Sehoon Ha, navorsingswetenskaplike, robotika by Google.

Hulle het hierdie indrukwekkende prestasie behaal deur iets genaamd versterkingsleer (RL) te gebruik. Hulle het begin deur 'n verwysingsbewegingsgreep van 'n dier op te neem en RL te gebruik om die robot daartoe te laat beweeg.

"Deur die stelsel met verskillende verwysingsbewegings te voorsien, is ons in staat om 'n viervoudige robot op te lei om 'n uiteenlopende stel rats gedrag uit te voer, wat wissel van vinnige loopgang tot dinamiese hop en draaie. Die beleid word hoofsaaklik opgelei in simulasie, en dan oorgedra die werklike wêreld met behulp van 'n latente ruimte-aanpassingstegniek wat 'n beleid doeltreffend kan aanpas deur slegs enkele minute data van die werklike robot te gebruik, 'het die navorsers in hul blog geskryf.

Willekeurigheid

Dit is egter 'n bekende feit dat simulators 'n slegte benadering van die regte wêreld bied, wat beteken dat simulasies in werklikheid nie goed presteer nie. Dit is hier waar die navorsers besluit het om 'n steekproef-doeltreffende latente ruimte-aanpassingstegniek te gebruik.

Hulle het dit gedoen deur 'n element van ewekansigheid in te voer aan die fisiese parameters wat in die simulasie gebruik is deur verskillende fisiese hoeveelhede, soos die robot se massa en wrywing, te verander. Dit het gelei tot 'n masjienleermodel wat rekening kon hou met allerhande klein afwykings en die komplikasies wat dit veroorsaak.

Die eindresultaat is 'n robot wat met dieselfde rats as 'n regte hond beweeg. Hierdie soort werk is van kardinale belang, want dit kan geleenthede bied om robotte vir gesofistikeerde take in die regte wêreld te ontplooi.


Kyk die video: Robot Dog, Prototype 2 --- Design and Legs Episode 1 (Augustus 2022).