Разработчики создали четырехногого робота, который самостоятельно меняет способ передвижения в зависимости от сложности рельефа. Машина способна без участия оператора переключаться между размеренной рысью и быстрым скачками при движении по лесу, лестницам и полосам препятствий. Работа опубликована в журнале Science Robotics.
Робот KAIST HOUND весом 45 кг оснащен камерами и лидаром для сканирования поверхности. На основе этих данных система в реальном времени выбирает подходящий тип походки и корректирует движения. В ходе испытаний устройство преодолело маршрут по университетскому кампусу длиной 1,1 км и лесную тропу протяженностью 0,3 км, покрытую корнями, бревнами и скользкими листьями.
Обучение через трансформеры
Главная сложность адаптации роботов заключается в том, что разные типы движений обычно контролируются отдельными узкоспециализированными кодами. Переход между ними часто вызывает задержку, из-за которой машина теряет равновесие. Чтобы решить эту проблему, исследователи применили систему APT-RL (action pretrained transformer-based reinforcement learning).
Подробнее https://www.pravda.ru/news/science/...