Алгоритм машинного обучения помогает роботам подниматься самостоятельно после падения

Исследователи из Университета Иллинойса разработали инновационный алгоритм машинного обучения, обеспечивающий способность человекоподобных роботов самостоятельно вставать после падения. Этот прорыв может существенно увеличить их автономность и стимулировать более широкое использование в будущем.

Роботы, сконструированные по аналогии с человеческим телом, демонстрируют эффективность в выполнении разнообразных задач в реальной среде. За последние годы технологии робототехники и алгоритмы управления достигли значительного прогресса, обеспечивающего роботам возможность быстрого передвижения и имитации человеческих движений. Однако, в отличие от людей, которые без труда поднимаются после падения, роботы зачастую оказываются не в состоянии сделать это самостоятельно, что требует вмешательства человека.

Алгоритм, получивший название HUMANUP, применяет метод обучения с подкреплением для совершенствования способности робота подниматься вне зависимости от его положения после падения. Как указали авторы работы — Сяолинь Хэ, Рунпэй Дун и их команда: «Разработка контроллеров для подъема вручную затруднена из-за разнообразия позиций, в которых может оказаться робот после падения, и сложности поверхностей, на которых им предстоит работать».

HUMANUP функционирует в два этапа. На первом этапе он определяет наилучшие траектории движения конечностей, позволяя роботу вставать с минимальными ограничениями на плавность и скорость движений. Второй этап заключается в оптимизации этих движений, превращая их в плавные и медленные маневры, которые робот может выполнять независимо от своего изначального положения и типа поверхности.

Экспериментальные испытания алгоритма проводились как в симуляциях, так и с использованием реального человекоподобного робота Unitree G1, разработанного компанией Unitree Robotics. Результаты показали высокий потенциал: робот успешно вставал после падения в различных позициях и на разных типах поверхностей.

«Наша технология позволила роботу G1 вставать из двух изначальных положений: лёжа на спине и лицом вниз. Оба случая успешно испытались на ровных, подвижных, скользких и наклонных поверхностях, включая траву и снежные зоны», — отмечают авторы исследования. «Насколько нам известно, это первая удачная демонстрация алгоритмов подъёма для человекоподобных роботов, аналогичных человеческому росту, в реальных условиях».

Созданный алгоритм может быть усовершенствован и адаптирован к другим человекоподобным роботам, обеспечивая их возможностью автоматически вставать после падения. Это значительное достижение в робототехнике, содействующее более активному внедрению таких роботов в различных сферах.

Исследование открывает новые горизонты для автономной робототехники и показывает потенциал машинного обучения в решении сложных задач управления роботами. В будущем можно ожидать появления более устойчивых и автономных человекоподобных роботов, способных функционировать в сложных реальных сценариях.

Источник: iXBT