MIT создает слепой робот, который видит своими ногами

MIT создает слепой робот, который видит своими ногами

Современная робототехника в большой степени инвестирует в системы компьютерного зрения, которые позволяют автоматам понимать окружающий мир. Проект исследователей MIT избегает всего, что с Cheetah 3, роботом, у которого нет визуальных датчиков вообще. Несмотря на это, он может маневрировать вокруг препятствий, прыгать на столы и подниматься по лестнице. Группа считает, что этот подход может быть менее дорогостоящим и более эффективным, чем сложные системы визуального анализа, которые можно легко обмануть.

Как следует из названия, четвероногий Cheetah 3 является улучшенной версией более старого робота под названием Cheetah 2. В дополнение к более совершенным программным алгоритмам новый робот более гибкий с большим диапазоном движений. В результате, он может делать некоторые впечатляющие вещи, такие как бег на высокой скорости на разных участках. Вероятно, вы видели, как несколько роботов это делали в прошлом, но разница в Cheetah 3 не может понять, что он делает - он может только почувствовать, что он делает.

Cheetah 3 слепо нащупывает по всему миру, используя два алгоритма, разработанных инженерами MIT. Существует алгоритм обнаружения контактов, который помогает роботу определить лучшее время для каждой из четырех его ног, чтобы совершить шаг. Например, если робот выполняет что-то гибкое, что может помешать его балансу, он может отказаться от возврата. Твердая поверхность, которая кажется безопасной, заставит Cheetah 3 поместить свой вес на эту ногу и продолжить.

Как только робот совершает шаг с помощью алгоритма обнаружения контакта, до второго «алгоритма алгоритма прогнозирования модели» можно решить, какое усилие нужно применять. Если нога не применяет правильное количество силы, тело не будет двигаться правильно в нужном направлении. Это может привести к тому, что робот может проскользнуть или упасть. Алгоритм управления прогнозом модели рассчитывает несколько позиций для ног и тела робота в течение полусекунды в будущем и выбирает правильное количество силы, чтобы робот двигался правильно.

Все это позволяет Cheetah 3 делать передовые, похожие на жизнь вещи. Вероятно, вы помните все эти видеоролики инженеров Boston Dynamics, которые крутят роботов. Ну, Гепард 3 может выдержать такое же преследование. Он также может подняться по лестнице, которая усеяна небольшими блоками, которые будут разворачивать меньшие роботы. Он делает все это, не видя ничего впереди.

Команда планирует представить Cheetah 3 на конференции робототехники в конце этого года. Они считают, что такой подход к созданию роботизированной локомоции будет работать в большем количестве ситуаций и в условиях, когда визуальные датчики могут не работать. Ничто не мешает будущим версиям Cheetah иметь камеры, но они не будут необходимы для основных функций, таких как преодоление препятствий на своем пути.

Читать далее

Лазеры, используемые для создания отрицательных масс-частиц

Исследователи из Университета Рочестера разработали способ создания отрицательных массовых частиц с использованием, что еще, лазеров. Есть ли что-нибудь, что лазеры не могут сделать?

Создание компактной, мощной механической клавиатуры для путешествий

Большинство людей довольны оставить свою клавиатуру на столе, где она принадлежит, но у меня есть другой набор требований.

AutoML Google создает модели машинного обучения без опыта программирования

Суть Cloud AutoML заключается в том, что почти каждый может принести каталог изображений, импортировать теги для изображений и создать на основе этого функциональную модель машинного обучения.

Люди используют нейронную сеть приложение для создания Поддельных знаменитостей порно

Машинное обучение стало настолько продвинутым, что несколько разработчиков создали инструмент под названием FakeApp, который может создавать убедительные видеоролики «подмены лица». И, конечно, они используют его, чтобы сделать порно.