Forscher lehren Roboter, sich mehr wie Tiere zu bewegen

0

Forscher lehren Roboter, sich mehr wie Tiere zu bewegenJeder, der ein Haustier hat, weiß, dass Tiere sehr beweglich sind.

Einige der Dinge, die sie tun können, sind sehr beeindruckend.

Eine Gruppe von Forschern am Berkeley Artificial Intelligence Research (BAIR)-Labor in Berkeley versucht, Robotern beizubringen, sich wie Tiere zu bewegen.

Die Wissenschaftler sagen, dass sie einen Rahmen für das Erlernen roboterhafter Fortbewegungsfähigkeiten durch Nachahmung von Tieren vorgelegt haben.Anhand eines Referenzbewegungsclips, der von einem Tier aufgenommen wurde, trainiert das Framework mithilfe von Reinforcement Learning eine Kontrollstrategie, die es einem Roboter ermöglicht, die Bewegung in der realen Welt nachzuahmen.

Indem das Team das System mit verschiedenen Referenzbewegungen ausstattet, kann es einen vierfüßigen Roboter so trainieren, dass er verschiedene agile Verhaltensweisen ausführt.Die Verhaltensweisen, die der Roboter erlernt hat, reichen von schnell laufenden Toren bis hin zu dynamischen Sprüngen und Drehungen.

Die Richtlinien für die Roboter werden zunächst in einer simulierten Umgebung trainiert, und dann wird das Training mit Hilfe einer latenten Raumanpassungstechnik in die reale Welt übertragen.

Tun Sie mir einen Gefallen: Bitte TEILEN Sie diesen Beitrag.

Mit dieser Technik kann eine Richtlinie unter Verwendung einer begrenzten Menge von Daten aus dem realen Roboter effizient angepasst werden.Wissenschaftler sagen, dass das Framework drei Hauptkomponenten hat, darunter Motion Retargeting, Motion Imitation und Domain-Anpassung.

Der erste Schritt, bei dem eine gegebene Referenzbewegung verwendet wird, besteht darin, eine Karte des Bewegungs-Retargeting-Stadiums zu erstellen, die die Bewegung von der Morphologie des ursprünglichen Tieres auf die Morphologie des Roboters zurückführt.

Der nächste Schritt ist die Phase der Bewegungsimitation und verwendet die neu ausgerichtete Referenzbewegung, um eine Strategie zur Nachahmung der Bewegung in einer simulierten Umgebung zu trainieren.

Der letzte Schritt ist die Domänenanpassungsphase, die die Richtlinie von der Simulation auf den realen Roboter über einen beispielhaften effizienten Domänenanpassungsprozess überträgt.Das Team stellt fest, dass Simulatoren im Allgemeinen nur eine grobe Annäherung an die reale Welt bieten.

Daher schneiden die in der Simulation geschulten Maßnahmen in der realen Welt oft schlecht ab.

Die Transferpolitik handelte Simulation in die reale Welt, das Team verwendete eine beispielhafte effiziente Domänenanpassungstechnik….

Share.

Leave A Reply