Корейський робот навчився стрибати як паркурист

29 травня 2025 р. 00:48

29 травня 2025 р. 00:48


Чотириногий робот, оснащений новітньою навігаційною системою, навчився долати вертикальні стіни та складний рельєф з точністю і швидкістю паркуриста.

Ця платформа забезпечує швидку навігацію на складних і розрізнених місцевостях.
Хьонджун Кім

Розробка команди з Корейського інституту передових технологій (KAIST) дозволила чотириногому роботу Raibo1 виконувати рухи, раніше недоступні для подібних машин. Завдяки ієрархічній системі управління , робот демонструє динамічну адаптацію до рельєфу, використовуючи планувальник і трекер для синхронізації кожного кроку. «Платформа базується на генераторі карт, який створює середовище з будь-яким бажаним рівнем складності» , – зазначили розробники. Такий підхід дозволяє планувальнику оцінювати опори для ніг, базуючись лише на місцевій висоті, не враховуючи тип покриття.

Планувальник, за допомогою нейронних мереж і евристичних методів, знаходить оптимальні точки опори в режимі реального часу. Трекер, у свою чергу, виконує точні кроки, підтримуючи стійкість навіть на нерівній поверхні. Для забезпечення надійності обидва компоненти тестуються в симуляціях та удосконалюються під час навчання. «Ця архітектура дозволяє планувальнику працювати незалежно від типу місцевості» , – наголосив Хьонджун Кім, провідний автор дослідження.

Під час випробувань Raibo1 долав прогалини, сходи та ухили з кутом до 30 градусів, рухаючись зі швидкістю 4 м/с. Робот також виконував стрибки через 1,3-метрові розриви, зберігаючи рівновагу та напрям руху. Введення параметра ? (псі) дозволило враховувати швидкість наближення до перешкод, імітуючи рухоме середовище . Для безпеки впроваджено протокол, який зупиняє робота, якщо не знайдено надійної точки опори.

Система вже продемонструвала масштабованість , успішно працюючи на більшому Raibo2 без змін у навчальному коді. Це свідчить про можливість застосування алгоритму до роботів з іншою морфологією. «Ми вважаємо, що його можна легко розширити на двоногих роботів» , – зазначив Кім. Подальші дослідження зосереджені на 3D-картографії та вбудованому сприйнятті для досягнення повної автономності у відкритому просторі.

Чотириногий робот, оснащений новітньою навігаційною системою, навчився долати вертикальні стіни та складний рельєф з точністю і швидкістю паркуриста.

Розробка команди з Корейського інституту передових технологій (KAIST) дозволила чотириногому роботу Raibo1 виконувати рухи, раніше недоступні для подібних машин. Завдяки ієрархічній системі управління , робот демонструє динамічну адаптацію до рельєфу, використовуючи планувальник і трекер для синхронізації кожного кроку. «Платформа базується на генераторі карт, який створює середовище з будь-яким бажаним рівнем складності» , – зазначили розробники. Такий підхід дозволяє планувальнику оцінювати опори для ніг, базуючись лише на місцевій висоті, не враховуючи тип покриття.

Планувальник, за допомогою нейронних мереж і евристичних методів, знаходить оптимальні точки опори в режимі реального часу. Трекер, у свою чергу, виконує точні кроки, підтримуючи стійкість навіть на нерівній поверхні. Для забезпечення надійності обидва компоненти тестуються в симуляціях та удосконалюються під час навчання. «Ця архітектура дозволяє планувальнику працювати незалежно від типу місцевості» , – наголосив Хьонджун Кім, провідний автор дослідження.

Під час випробувань Raibo1 долав прогалини, сходи та ухили з кутом до 30 градусів, рухаючись зі швидкістю 4 м/с. Робот також виконував стрибки через 1,3-метрові розриви, зберігаючи рівновагу та напрям руху. Введення параметра ? (псі) дозволило враховувати швидкість наближення до перешкод, імітуючи рухоме середовище . Для безпеки впроваджено протокол, який зупиняє робота, якщо не знайдено надійної точки опори.

Система вже продемонструвала масштабованість , успішно працюючи на більшому Raibo2 без змін у навчальному коді. Це свідчить про можливість застосування алгоритму до роботів з іншою морфологією. «Ми вважаємо, що його можна легко розширити на двоногих роботів» , – зазначив Кім. Подальші дослідження зосереджені на 3D-картографії та вбудованому сприйнятті для досягнення повної автономності у відкритому просторі.

Корейський робот навчився стрибати як паркурист

Джерело: cikavosti.com (Технології)

Завантажуєм курси валют від minfin.com.ua