Das Massachusetts Institute of Technology hat einen „Geparden-Roboter“ entwickelt und ihm das Springen beigebracht

Wussten Sie, dass eine Datei Massachusetts Institute of Technology (MIT) hat einen „Geparden-Roboter“? Auch das machen wir nicht, aber wir finden nicht nur heraus, dass das Projekt echt ist, sondern der Gepard-Roboter selbst hat das Springen gelernt. Und du dachtest, die Menschheit hätte aufgehört Bei Roboter-Scharfschützenhunden, Sicher?

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Die Neuheit kommt vom Massachusetts Institute of Technology selbst, denn es ist eindeutig eine Tugend, auf die die Menschheit stolz sein kann Eine der Kreativität, die dich eines Tages töten könnte. In der offiziellen Erklärung der Stiftung sagen die Forscher, dass „die vierbeinigen Roboter von den Bewegungen von Geparden und anderen Tieren inspiriert wurden und enorme Fortschritte gemacht haben, aber sie sind noch weit von ihren ‚Säugetier-Cousins‘ entfernt, wenn es kommt dazu, sich schnell verändernde Umgebungen zu durchqueren. Sie sind weit davon entfernt zu schweben.“ „.

Und ja, sie haben ein Video produziert:

„Unter diesen Umständen müssen Sie verwenden [um sistema de] Nachtsicht, um Kollisionen zu vermeiden. Beispielsweise kann der Zugang durch ein Loch schwierig sein, wenn der Roboter es nicht sehen kann. Obwohl es einige Möglichkeiten gibt, Nachtsicht in eine Beinbewegung zu integrieren, werden die meisten von ihnen nicht oft empfohlen. für agile Robotiksystemesagte Gabriel Margulis, Doktorand am Labor für Informatik und künstliche Intelligenz (KI) des Massachusetts Institute of Technology.

Um diese Schwierigkeit zu überwinden, entwickelten Margolis und sein Team ein System, das „die Geschwindigkeit und Beweglichkeit von Robotern mit Beinen beim Überspringen von Geländelücken verbessert“. Dieses System ist in zwei Teile unterteilt: die Echtzeitverarbeitung des Filmmaterials, das von einer Kamera an der Vorderseite des Roboters aufgenommen wurde, und ein anderer Teil, der diese Informationen in Anweisungen übersetzt, die uns sagen, wie sich der Roboter bewegt.

Kurzum: Das System sieht das Loch vor Ihnen und teilt der Plattform mit, wo es installiert ist, um intelligent zu springen. Und das Massachusetts Institute of Technology fand es interessant, all dies einem Roboter aufzuladen, der nach einem Tier benannt ist, das mit einer Geschwindigkeit von bis zu 130 km / h rennt und Beute an der Basis seiner Nackenbisse erwürgt.

Wissen Sie, wer nicht mit 130 km/h läuft? das ist Richtig: wir.

Die neue Methode hat sich bewährt, da sie im Gegensatz zu anderen Plattformen keine vorherige Kartierung des abzudeckenden Geländes erfordert, was dem „Sprungroboter Leoparden-Roboter“ theoretisch erlaubt, überall hinzugehen. Die Idee ist, dass diese Plattform in Zukunft als Reaktion darauf genutzt werden kann Für Notfälle in abgelegenen Gebieten Oder bei der Lieferung von Verbrauchsmaterialien an schwer zugängliche Orte.

Die Steuerung wird in diesem System angewendet Künstliche Intelligenz (IA), damit das von der Kamera aufgenommene Video in Echtzeit verarbeitet wird. Laut MIT bieten viele der „blinden“ (ohne Video) Varianten dieser App sehr leistungsstarke Funktionen, aber eine Schwierigkeit besteht darin, dass das Gelände kontinuierlich sein muss, ohne das Gelände zu ändern. Andere verlassen sich auf ein früheres Schema, das den Algorithmus vor der praktischen Implementierung des Pfades „lehrt“.

Um dies zu überwinden, hat Margolis ein hybrides Format entwickelt: Während sich ein paralleles System um die Videoaufnahme und Steuerung der Gelenke des Roboters kümmert, konzentriert sich die KI auf die Verarbeitung eingehender Bilder und das „Lernen“, um Hindernisse zu vermeiden, wenn alle Richtungen verwendet werden – nicht nur horizontal und diagonal (was bedeutet, dass man sich nur beim Gehen dreht), aber auch vertikal (wo die Sprungfähigkeit eintritt).

Um die Effektivität des Projekts zu testen, führten die Forscher Simulationen auf der Grundlage verschiedener Geländearten durch, indem sie einen Prozess von Versuch und Irrtum durchführten, wobei eine Bewertungsskala als „Belohnung“ festgelegt wurde. Das System erkannte schnell, welche Aktionen Ihnen die meisten Punkte einbringen und begann, diese als Standard zu übernehmen.

Stellen Sie es sich so vor: Wenn Sie unterrichten Haustier Fürs Sitzen bekommt er eine Belohnung. Wenn er Sitzen und rollenZwei Snacks. und so weiter und so weiter. aber statt deinerEs ist ein Roboter mit einem neuronalen Netz im Kopf.

Dieses neuronale Netzwerk hat den „Gepardenroboter, der das Springen gelernt hat“ in 90% der durchgeführten Tests erfolgreich bestanden und die Leistung von Einzelsteuerungssystemen übertroffen.

„Die neue Funktion unseres Systems ist, dass es die Laufrichtung des Roboters korrigiert“, sagt Margulis. „Wenn ein Mensch versucht, über eine weite Lücke zu springen, kann er loslaufen, um die Geschwindigkeit zu erhöhen, und dann beide Füße zusammenbringen, um einen sehr starken Sprung zu machen. Ebenso kann sich unser Roboter von selbst anpassen.“ zeitliche Koordinierung und wie lange Ihre Füße den Boden berühren, um das Gelände besser zu durchqueren.“

Laut Margolis dient das aktuelle Projekt nur dazu, zu zeigen, dass das System funktioniert, und es ist (wahrscheinlich) noch lange nicht praktikabel. Künftig will das MIT-Team einen internen Computer nutzen Mit mehr Rechenleistung Um diese Messwerte direkt über die Plattform zu leiten. Außerdem wollen sie die Minderheitenkontrolle verbessern, damit sie bei unterschiedlichen Lichtintensitäten nicht an Effizienz verliert.

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