• Кастомная прошивка превратила Humane AI Pin в автономного ИИ-ассистента (3 фото)

    Провалившееся в продажах носимое устройство Humane AI Pin уже давно снято с производства и больше не поддерживается компанией. Однако энтузиасты дали гаджету второй шанс: кастомная прошивка сделала умную брошь намного полезнее, чем та была на момент выпуска.
    Читать дальше
  • Блогер проверил прочность OPPO Find X9 Ultra и раскрыл секрет его «шайбы» (6 фото + видео)

    Техноблогер Зак Нельсон проверил на прочность и разобрал смартфон OPPO Find X9 Ultra, чтобы оценить его внутреннюю компоновку. В частности, он выяснил, что внушительный размер модуля тыльной камеры — это вполне обоснованное инженерное решение.
    Читать дальше
  • Японские астрономы обнаружили атмосферу у 500-километрового тела в поясе Койпера

    Японские астрономы обнаружили тонкую атмосферу у крошечного тела на окраине Солнечной системы — транснептунового объекта (612533) 2002 XV93 диаметром около 500 километров. Прежде газовая оболочка в этой области была подтверждена только у Плутона. Как она появилась у столь маленького тела, неясно: оба возможных сценария — удар кометы ил...
    Читать дальше
  • Найден новый способ обхода шифрования Google Chrome для кражи паролей

    Создатели трояна VoidStealer обнаружили способ обходить шифрование Google App-Bound Encryption (ABE) для кражи учётных данных из браузера Chrome и его производных под Windows, обратили внимание эксперты «Лаборатории Касперского».
    Читать дальше
  • Учёные предсказали скорое появление практичных квантовых компьютеров — но не знают, зачем они нужны

    Учёные из крупнейшего в США центра по развитию квантовых вычислений в Гарвардском университете (Harvard) предсказали неожиданно скорое появление устойчивых к ошибкам квантовых компьютеров. Если раньше они ожидались к середине — концу 2030-х годов, то теперь сроки сместились на конец 2020-х — на 5–10 лет раньше. Что удивляет — в мире вс...
    Читать дальше

В Google создали программу для самостоятельного обучения роботов ходьбе

4 марта 2020 | Просмотров: 6 163 | Интересное

Широкое использование роботов в различных отраслях промышленности, обслуживания, сельского хозяйства и транспорта приобретает лавинообразный характер. Роботизированные системы применяются практически везде. Однако для полной интеграции механических помощников в жизнь человека, роботам придется пройти серьезный курс обучения, включая приобретение самых элементарных навыков - самостоятельного передвижения и ориентации на местности. В настоящее время обучение передвижению роботов ведется по трудоемкой схеме, требующей постоянного контроля оператора, однако новейшие разработки Google позволят значительно упростить процесс.

Инженеры из Google Robotics разработали робота с четырьмя конечностями, который за несколько часов овладел элементарными приемами передвижения по местности вперед-назад, с выполнением разворотов. Новый алгоритм использовал в первую очередь реальную обстановку, отказавшись от традиционного для современной робототехники предварительного создания виртуальной модели окружающей среды.

Разработчики Google исходили из того факта, что создать компьютерную модель некоторых поверхностей, например гравия, достаточно сложно и неэффективно. Поэтому роботам предоставили возможность обучаться на реальной местности.

В Google создали программу для самостоятельного обучения роботов ходьбе

Использования методологии приближенной к реальности позволило роботам быстрее приспособиться и обучиться ходьбе по пересеченной местности. Тем не менее, в ходе тестирования операторам приходилось постоянно корректировать программу. Для большей эффективности, было решено ограничить пространство для обучения. При достижении границы территории робот самостоятельно понимал, что требуется выполнить разворот и идти в обратном направлении.

В результате исследования четырехногие роботы освоили способы передвижения по различной местности и смогли уже без вмешательства оператора научиться ходить. Однако для данного алгоритма существуют некоторые ограничения, связанные с использованием системы захвата движения, которая позволяет роботу определить свое местоположение. На реальной местности воспроизвести такие условия невозможно. В дальнейшем по данной методике будет проведено обучение роботов различных конструкция и модификаций в единой среде, позволяющее создать большую базу данных для последующего развития всей робототехники.

Источник: engadget

Комментарии: 0

В Вашем браузере отключен JavaScript. Для корректной работы сайта настоятельно рекомендуется его включить.