07.06.2021

Boston Dynamics' Spot the dog hat seit der Erfindung des vierbeinigen Roboters einen langen Weg zurückgelegt, und jetzt sieht es so aus, als hätte der Oldtimer einen neuen Trick gelernt: wie man Apportieren spielt.

Es ist sicherlich nicht das dynamischste Fetch-Spiel und lässt Bilder in den Vordergrund treten, in denen ein alter Hund knarrend einen Ball aufhebt und in Zeitlupe vor seinem Besitzer fallen lässt. Aber es ist trotzdem ein neuer Trickman muss sich nur vorstellen, wie der mechanische Schweif von Spot winkt, als er den nächsten Wurf des Balls vorwegnimmt.

In gewisser Weise ist es schön zu sehen, dass sich Spots Leben nicht nur um Arbeit und kein Spiel drehen muss. In anderen spielerischen Fällen Spot wurde gelehrt, "Bier zu pinkeln"

" und

zu Musik tanzen,

während auf dem Arbeitsfeld wurde es gelehrt wie man seinen Armaufsatz für nützliche Fabrikarbeit verwendet und wie

zur Unterstützung bei der Datensammlung in Kernkraftwerken, unter anderem verwendet.Jetzt kann Spot Fetch spielen. Aber wie?Wie Boston Dynamics Spot trainierte, um zu holenGroßzügig, Boston Dynamicshat ein Tutorial geteilt darüber, wie Spot das Apportieren beigebracht hat, damit jeder, der seinen Roboterhund trainieren möchte, dies auch tun kann.Wie bringt man einem Roboterhund neue Tricks bei? Die API von Spot macht es einfach, neue Verhaltensweisen wie dieses vom maschinellen Lernen inspirierte Apportierspiel zu erstellen. Lesen Sie den Blog, um zu sehen, wie es funktioniert.https://t.co/FJoBEfrYILpic.twitter.com/KjZ7835gX8

— Boston Dynamics @BostonDynamics

4. Juni 2021

Im Tutorial erfahren Sie, wie Sie ein voll funktionsfähiges API-Beispiel erstellen. Auf diese Weise können Sie ein Modell für maschinelles Lernen trainieren, um ein Spielzeug zu erkennen, wie Sie Spot anweisen, es mit dem Arm aufzunehmen, wie Sie Spot helfen könneneine Person erkennen und wie man das Spielzeug zwei Meter von dieser Person entfernt fallen lässt. So wie man einem Hund beibringt, Apportieren zu spielen, nur mit Computern. WerbungDer zeitaufwendigste Teil des Prozesses ist vielleicht die Erstellung einer großen Datenbank mit Bildern, die von der Spot-Kamera aufgenommen wurden, die manuell beschriftet werden müssen und dann für das Modell des maschinellen Lernens verwendet werden.

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