Yang mengganggu, anjing robot sudah mempunyai keupayaan ini

Menggunakan rangkaian neural tunggal untuk mencapai manipulasi adalah satu kejayaan teknologi utama dalam bidang robot berkaki empat

Parkour ialah sukan lasak yang memerlukan peserta untuk melepasi halangan dengan cara yang sangat dinamik " Untuk robot "kekok", ini nampaknya sesuatu yang tidak dapat dicapai, tetapi baru-baru ini terdapat beberapa trend dalam penemuan teknologi dalam bidang kawalan robot. Beberapa minggu yang lalu, laman web ini melaporkan kajian yang menggunakan kaedah pembelajaran pengukuhan untuk membolehkan anjing robot mencapai parkour, dan mencapai keputusan yang baik. Baru-baru ini, Universiti Carnegie Mellon (CMU) telah menjalankan kajian baharu, mencadangkan kaedah baharu yang menakjubkan untuk cabaran parkour anjing robot, dan kesannya telah dipertingkatkan lagi, sehinggakan orang ramai sebulat suara mengulas sebagai "luar biasa" "Memang menakjubkan"

Penonton berkata: "Ia seperti berada dalam "Black Mirror""

Penyelidikan di Carnegie Mellon University membolehkan anjing robot bertindak seperti pesaing dalam laluan berhalangan, dan secara automatik melepasi halangan dan melompat antara cerun condong pada sudut yang berbeza

dan kelajuan melepasi halangan ini juga sangat pantas.

Melompat dengan mudah melepasi jurang 0.8 meter (2 kali panjang anjing robot):

Memanjat halangan melebihi 0.51 meter tinggi (2 kali ganda ketinggian anjing robot):

kali ini Berdiri teguh, ia juga menggunakan kaki belakangnya untuk mengimbangi, bertindak seperti anjing sebenar.

Anjing robot juga boleh melakukan beberapa perkara yang sukar untuk haiwan di dunia nyata, seperti berjalan dengan hanya dua kaki hadapan, yang bersamaan dengan berjalan terbalik

Ia juga boleh turun tangga dengan hanya dua. kaki depan:

Ia seperti menghadapi pepijat dalam permainan, sedikit lucu, dan pada masa yang sama dengan sedikit kesan lembah yang luar biasa

Matlamat penyelidikan ini adalah untuk membolehkan yang kecil, kos rendah anjing robot untuk menyelesaikan tugas parkour dengan jayanya. Sistem pemanduan anjing robot ini tidak cukup tepat dan hanya mempunyai kamera kedalaman menghadap ke hadapan untuk persepsi, yang frekuensi rendah dan terdedah kepada kegelisahan dan artifak

Kajian ini mencadangkan rangkaian saraf berdasarkan kedalaman mentah dan input sensor onboard Rangkaian untuk menjana arahan sudut bersama secara langsung. Dengan menjalankan latihan simulasi pembelajaran pengukuhan berskala besar, kaedah ini mampu menyelesaikan cabaran yang disebabkan oleh ketidaktepatan penderia dan isu penggerak, seterusnya mencapai tingkah laku kawalan ketepatan tinggi hujung ke hujung. Projek penyelidikan ini telah dikeluarkan pada platform sumber terbuka

• Sila klik pautan berikut untuk melihat kertas kerja: https://extreme-parkour.github.io/resources/parkour.pdf

• Projek alamat: https://extreme-parkour.github.io/resources/parkour.pdf /github.com/chengxuxin/extreme-parkour

Pengenalan kaedah

Penyelidikan ini menggunakan data hujung ke hujung- rangka kerja pembelajaran pengukuhan yang didorong untuk melengkapkan anjing robot dengan keupayaan untuk "parkour". Untuk membolehkan anjing robot menyesuaikan diri mengikut jenis halangan apabila digunakan, penyelidikan ini mencadangkan kaedah penyulingan dwi novel. Strategi ini bukan sahaja boleh mengeluarkan arahan gerakan fleksibel, tetapi juga dengan cepat melaraskan arah mengikut imej kedalaman input.

Untuk membolehkan rangkaian neural tunggal mencirikan tingkah laku kemahiran parkour yang berbeza, kajian ini mencadangkan prinsip reka bentuk ganjaran universal yang mudah dan berkesan berdasarkan produk dalaman.

Secara khusus, penyelidikan bertujuan untuk melatih rangkaian saraf secara langsung dari kedalaman mentah dan penderiaan onboard kepada arahan sudut bersama. Untuk melatih strategi pergerakan adaptif, kajian ini mengguna pakai kaedah penyesuaian dalam talian (ROA) teratur dengan pengubahsuaian utama untuk tugas parkour yang melampau.

Hasil eksperimen

Matlamat penyelidikan ini adalah untuk membolehkan anjing robot menguasai 4 kemahiran, termasuk memanjat, melompat melepasi celah, berlari dan melompat di cerun, dan berdiri terbalik. Jadual 1 di bawah menunjukkan hasil perbandingan berbanding dengan beberapa kaedah lain 🎜

Untuk mengesahkan peranan setiap bahagian dalam sistem, kajian mencadangkan dua set garis dasar. Kajian pertama kali menguji reka bentuk ganjaran dan proses keseluruhan, dan hasilnya ditunjukkan dalam Jadual 2 di bawah:

Tujuan set garis dasar kedua adalah untuk menguji persediaan penyulingan, yang termasuk BC untuk ramalan arah dan pisau untuk tindakan. Keputusan eksperimen ditunjukkan dalam Jadual 3

Selain itu, kajian itu juga menjalankan beberapa eksperimen kehidupan sebenar, merekodkan kadar kejayaan, dan membandingkannya dengan garis dasar NoClear dan NoDir. Keputusan percubaan ditunjukkan dalam Rajah 7

Pembaca yang berminat boleh membaca teks asal kertas untuk mengetahui lebih lanjut tentang kandungan penyelidikan.

Atas ialah kandungan terperinci Yang mengganggu, anjing robot sudah mempunyai keupayaan ini. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!