Роботы учатся держаться за стены, чтобы не упасть

Роботы учатся держаться за стены, чтобы не упасть. Начало действительно более естественного поведения.

Закончили с падающими роботами? Исследователи из Университета Лотарингии разработали систему «Damage Reflex» («D-Reflex»), которая позволяет роботу-гуманоиду TALOS самостоятельно прислоняться к стене, когда одна из его камер сломана. просто потерял равновесие.

Роботы учатся держаться за стены, чтобы не упасть

Система нейронной сети использует свой опыт — в данном случае не менее 882 000 обучающих симуляций — чтобы быстро найти точку на стене, которая лучше всего обеспечит искомую стабильность. Роботу не нужно знать, насколько он поврежден, и он может восстановиться так же быстро, как и реальный человек.

Результат, как указывает IEEE Spectrum, именно то, что вы думаете. Вместо того, чтобы упасть на землю и стать полностью непригодным для использования, робот прислоняется к стене, как человек, который только что потерял равновесие и/или равновесие. Это не особенно элегантно и требует, чтобы робот останавливал руку в момент контакта, но это эффективно в трех случаях из четырех.

Начало действительно более естественного поведения

D-Flex не гарантирует, что все падения будут предотвращены, особенно потому, что он не может приспособиться ко всем возможным положениям или поверхностям. Система также не помогает роботу прийти в себя после сигнала бедствия, поэтому вы не увидите, как робот хромает вдоль стены, пока ему не помогут. Текущий подход тоже основан на стационарном боте, в любом случае он не поможет, если какой-то механизм выйдет из строя на полном ходу.

Исследователи, конечно же, надеются заставить свою систему работать, когда робот находится в движении, и представляют себе роботов, которые могут ухватиться за стул или другой трудный предмет, когда падение неизбежно. Это может позволить, например, не заменять промышленных роботов, а также привести к появлению более «естественных» гуманоидов, способных научиться использовать окружающую среду в своих интересах.