Roboty uczą się trzymać ścian, aby nie spaść

Roboty uczą się trzymać ścian, aby nie spaść. Początek naprawdę bardziej naturalnego zachowania.

Skończyłeś ze spadającymi robotami? Naukowcy z University of Lorraine opracowali system „Damage Reflex” („D-Reflex”), który pozwala humanoidalnemu robotowi TALOS samodzielnie opierać się o ścianę, gdy jedna z jego kamer jest zepsuta. właśnie stracił równowagę.

Roboty uczą się trzymać ścian, aby nie spaść

System sieci neuronowej wykorzystuje swoje doświadczenie — w tym przypadku co najmniej 882 000 symulacji szkoleniowych — aby szybko znaleźć punkt na ścianie, który najlepiej zapewni mu stabilność, której szuka. Robot nie musi wiedzieć, jak bardzo jest uszkodzony i może odzyskać siły tak szybko, jak prawdziwy człowiek.

Rezultat, jak wskazuje IEEE Spectrum, jest dokładnie taki, jak myślisz. Zamiast upaść na ziemię i stać się całkowicie bezużytecznym, robot opiera się o ścianę jak osoba, która właśnie straciła równowagę i/lub równowagę. Nie jest to szczególnie eleganckie i wymaga od robota zatrzymania ręki w momencie kontaktu, ale jest skuteczne w trzech przypadkach na cztery.

Początek naprawdę bardziej naturalnego zachowania

D-Flex nie gwarantuje, że zapobiegnie wszystkim upadkom, szczególnie dlatego, że nie może pomieścić wszystkich możliwych pozycji lub powierzchni. System nie pomaga również robotowi odzyskać siły po ostrzeżeniu o niebezpieczeństwie, więc nie zobaczysz robota kulejącego wzdłuż ściany, dopóki nie znajdzie pomocy. Obecne podejście opiera się również na stacjonarnym bocie, w żadnym wypadku nie pomoże, jeśli jakiś mechanizm zawiedzie na pełnych obrotach.

Naukowcy oczywiście mają nadzieję, że ich system będzie działał, gdy robot jest w ruchu, i wyobrażają sobie roboty, które mogą złapać się krzesła lub innego trudnego przedmiotu, gdy zbliża się upadek. Może to pozwolić np. nie zastępować robotów przemysłowych, a także doprowadzić do pojawienia się bardziej „naturalnych” humanoidów, które potrafią nauczyć się wykorzystywać otoczenie na swoją korzyść.