Консалтинговая группа "Текарт" - центр компетенции "Робототехника".

Подробнее...
Основное меню
Категории новостей
Логотип

Исследователи MIT разрабатывают новую систему управления четвероногими роботами

Исследователи MIT разрабатывают новую систему управления четвероногими роботами

Наблюдая за стремительными движениями Гепарда, бегущего по полю и перепрыгивающего через внезапно возникающие ямы и препятствия на пересеченной местности, может создаться впечатление что это легкий и вполне понятный процесс. Но заставить робота двигаться таким образом совсем нетривиальная задача.

За последние годы четвероногие роботы, вдохновленные движениями гепардов и других животных, сделали большой шаг вперед, но когда дело доходит до передвижения по ландшафту с быстрыми перепадами высот, становится понятно, что роботы сильно отстают от своих млекопитающих собратьев.

"В таких условиях необходимо использовать зрение, чтобы избежать неудачи. Например, трудно избежать попадания в яму, если вы ее не видите. Хотя существует несколько методов включения зрения в локомоцию ног, большинство из них не очень подходят для использования в новых проворных роботизированных системах", - говорит Габриэль Марголис, аспирант в лаборатории Пулкита Агравала, профессора Лаборатории компьютерных наук и искусственного интеллекта (CSAIL) Массачусетского технологического института (MIT).

Марголис и его коллеги разработали систему, которая улучшает скорость и маневренность четырехногих роботов, когда они перепрыгивают через провалы в рельефе. Новая система управления состоит из двух частей: одна обрабатывает в реальном времени данные с видеокамеры, установленной в передней части робота, а другая переводит эту информацию в инструкции для движению тела робота. Исследователи протестировали свою систему на роботе Mini Cheetah, созданном MIT профессором Сангбэ Ким.

В отличие от других методов управления четвероногими роботами, эта двухкомпонентная система не требует предварительного картирования местности. В будущем это может позволить роботам отправиться в лес для ликвидации последствий чрезвычайной ситуации или подняться по лестнице, чтобы доставить лекарства пожилому человеку.

Марголис совместно с коллегами написал статью “Learning to Jump from Pixels”. Работа будет представлена в следующем месяце на CoRL 2021 (Conference on Robot Learning).

Теги: MIT, Mini Cheetah

Комментарии

(0) Добавить комментарий

Ищите команду разработчиков? Не можете найти робота для своих нужд? Пишите нам!

Для обратной связи укажите ваш E-mail, он будет доступен только администратору. Так вы сможете оперативно узнать, когда ответ на ваш вопрос будет опубликован



Новые комментарии

Большие языковые модели можно оптимизировать до 15% без потери качества
Гость
27.03.2026
12:54:31
Интересно, что в Сбербанке явно двигаются в сторону собственной оптимизации.
Нейросеть генерирует пугающие лица под музыку
Фанатка Франкенштейна
17.09.2025
03:22:03
Привет зловещая долина!)