Ученые из Университета Карнеги-Меллона, Калифорнийского университета в Беркли и Facebook AI создали новый тип реактивной системы движения для роботов. Теперь машины могут преодолевать разные типы местностей. Это стало возможным благодаря быстрой моторной адаптации (rapid motor adaptation). Совершенствование навыка происходит путем обучения.
Работу системы проверили на роботе стартапа Unitree. Программное обеспечение позволяет моделировать работу робота в разных х виртуальных средах. Затем передвижения робота проверили на каменистом пляже, промасленном пластике, при спуске со склона. Задания усложнялись некоторыми новыми вводными, например, на спину робота бросали тяжелый предмет. В ходе испытаний робот изменял характер походки при передвижению по песку.
Новая методика обучения полностью основана на анализе опыта. При этом метод допускает учет гораздо более тонких параметров, чем у аналогичных систем. Технология может оказаться полезной в поисково-спасательных операциях с неизвестным рельефом местности.
Первые результаты испытаний показали, что робот успешно перемещался по пешеходной тропе в 70% случаев и в 80% случаев — через груды цемента и груды гальки.
Материалы исследования опубликованы на arXiv.
