Время на прочтение: 3 минут(ы)
Китайская компания по производству роботов общего назначения LimX Dyamics выпустила видеоролик, демонстрирующий впечатляющие возможности передвижения своего двуногого робота P1, очень похожего на AT-ST.
На видео робот демонстрирует навыки преодоления препятствий во время восхождения на гору Тангланг в Шэньчжэне. P1 также показал свою способность эффективно реагировать, в случае имитацию атаки.
В LimX Dyamics заявили, что робот использует обучение с подкреплением (reinforcement learning, RL)*, чтобы он смог реагировать на внешние факторы, такие как движущиеся объекты или неровности на пути.
Благодаря обучению с «нулевым отрывом» и полностью открытым условиям тестирования P1 успешно ориентировался в совершенно незнакомой лесной глуши, демонстрируя исключительный контроль и стабильность после обучения с подкреплением, динамично перемещаясь по самым разным и сложным ландшафтам.
Несмотря на схожесть с боевой машиной AT-ST из легендарных Звездных войн, компания намерена использовать эти технологии прежде всего в своем человекоподобном роботе CL-1.
Китайский CL-1 — один из немногих человекоподобных роботов в мире, который может подниматься по лестнице, основываясь не просто на программе, а и на восприятия местности в реальном времени. Помимо этого, образец должен улучшить способность обучения с подкреплением.
Но мы не смогли пройти мимо прототипа, который так похож на легкую боевую машину Галактической Империи 🙂
Опыт роботизированного восприятия и управления движением
Конструкция системы восприятия LimX Dynamics сочетает в себе слияние нескольких датчиков для интеграции данных, что позволяет создавать комплексные топографические карты превосходного качества и точности.
Используя передовые алгоритмы управления движением, система преобразует сложные данные восприятия в прогнозирующие модели положения и ориентации в пространстве. Это программное обеспечение позволяет реализовать гибкую и безопасную навигацию робота в сложной местности.
LimX Dynamics специализируется на технологиях, кране необходимых для передвижения двуногих роботизированных устройств в режиме реального времени. Компания утверждает, что ее опыт в области высокочастотного управления крутящим моментом, обучения с подкреплением, в купе с прогнозирующими моделями управления позволяют оптимизировать возможности мобильности робота.
Результат достигается за счет анализа данных о рельефе местности, в режиме реального времени, относительно тела и положения робота в сочетании с непрерывным мониторингом состояния робота, включая местоположение, позу, ориентацию, углы сочленения и многое другое.
Достижения в технологии двуногих роботов
Самое большое различие между лесом и лабораторией, или даже городом, состояло в том, что не было двух одинаковых препятствий или ступеней, склонов или даже плоских участков; рельеф сильно варьировался от подножия горы до вершины.
Все неровности имели совершенно разную форму. Роботы P1 столкнулись с ситуациями, с которыми они никогда раньше не сталкивались. Даже для людей, в таких условиях, передвижение было нелегкой задачей.
LimX Dynamics утверждает, что в программу P1 не было заложено никакой информации о походах или лесах во время симуляционного обучения. Несмотря на это, он мог приспособиться к своей новой среде и продолжать блуждать по неустойчивой лесной местности.
Из заявления компании:
P1 — это инновационный двуногий робот LimX Dynamics с точечной опорой, служащий важной платформой для систематической разработки и модульного тестирования обучения с подкреплением. Он используется для продвижения исследований и повторения базовых способностей к передвижению на двух конечностях. Успех P1 в преодолении лесной местности является подтверждением результатов исследований и разработок LimX Dynamics в области обучения с подкреплением
В LimX Dynamics также заявили, что вскоре будут продемонстрированы дальнейшие достижения.
N.B.
Обучение с подкреплением — один из способов машинного обучения, в ходе которого испытуемая система (агент) обучается, взаимодействуя с окружающей его средой.
Больше позитивных новостей
Внедрение человекоподобных роботов стало ближе
Использованы материалы:
https://www.limxdynamics.com/en
https://medium.com/@limxdynamics/limx-dynamics-biped-robot-p1-conquers-the-wild-based-on-reinforcement-learning-253ad33eaca6
https://medium.com/@limxdynamics/limx-dynamics-unveils-dynamic-testing-of-humanoid-robot-achieving-real-time-perceptive-stair-51d37b0cc6a5
