Der Mini-Gepard. MIT
Die Ingenieure des Massachusetts Institute of Technology MIT haben einen „Mini-Gepard“ entwickelt, der mit hoher Geschwindigkeit und Agilität über unregelmäßige Lücken springen kann – und das alles in Echtzeit!
Die Ingenieure installierten eine neue Technologie, die auf einem Echtzeit-Videosensor beruht, der potenzielle Hindernisse wie Lücken und Löcher erkennt und sie in Anweisungen interpretiert, wie der Gepard sich verhalten sollte, um dies zu ermöglichen, laut eine MIT-Pressemitteilung. Dieses Sichtsystem konzentriert sich auf die Tiefe des eingehenden Geländes, das in ein neuronales Netzwerk gesendet wird, das aus der Erfahrung "lernt" und eine Zielflugbahn an einen Low-Level-Controller sendet, der die 12 Gelenke des Bots basierend auf physikalischen Gleichungen verarbeitet, dieBeschreiben Sie die Bewegung.
Die innovative zweiteilige Technologie bedeutet, dass der Roboter überall hingehen kann, ohne zuerst das Gelände kartieren zu müssen. Und in Zukunft könnte dies es Robotern ermöglichen, sich bei einer Notfallmission in den Wald zu wagen oder Treppen zu steigen, um ihnen Medikamente zu verabreichenin Not.
Ein Algorithmus, der 'sieht'
Die Forscher haben die besten Aspekte dieser robusten, blinden Controller mit einem separaten Modul zusammengeführt, das die Sicht in Echtzeit verarbeitet, um ihr System zu erstellen.
"Die Hierarchie, einschließlich der Verwendung dieses Low-Level-Controllers, ermöglicht es uns, das Verhalten des Roboters einzuschränken, damit er sich besser verhält. Mit diesem Low-Level-Controller verwenden wir genau spezifizierte Modelle, die wir Einschränkungen auferlegen könnenauf, was in einem lernbasierten Netzwerk normalerweise nicht möglich ist", erklärt Gabriel Margolis, Doktorand im Labor von Pulkit Agrawal, Professor am Computer Science and Artificial Intelligence Laboratory am MIT, der an derlernen.
Um das neuronale Netzwerk High-Level-Controller zu trainieren, verwendeten die Forscher eine Trial-and-Error-Methode, die als Reinforcement Learning bekannt ist, indem sie Simulationen des .Roboter läuft über Hunderte von verschiedenen unregelmäßigen Geländen und belohnt für erfolgreiche Überquerungen. Dadurch konnte der Algorithmus lernen, welche Aktionen er ausführen musste, um die meiste Belohnung zu erhalten.
Dann wurde das Experiment mit einem Satz Holzplanken in die reale Welt übertragen. Sie erstellten ein physisches Gelände und testeten ihr Kontrollsystem mit dem Mini-Gepard, und es durchquerte erfolgreich 90 Prozent des Geländes.
Dies folgt den Nachrichten, die Forscher habenbefestigte eine Waffe an einem Roboterhund Noch vor einer Woche. Und da die Robotik-Technologien in diesem Tempo voranschreiten, wird es wahrscheinlich nur eine Frage der Zeit sein, bis der Gepard aus dem Labor springt.