Robotika

Roboti uče različita ponašanja u kretanju koristeći ljudske demonstracije

Roboti uče različita ponašanja u kretanju koristeći ljudske demonstracije


We are searching data for your request:

Forums and discussions:
Manuals and reference books:
Data from registers:
Wait the end of the search in all databases.
Upon completion, a link will appear to access the found materials.

Roboti su glavni dio naše budućnosti, a istraživači širom svijeta naporno rade na omogućavanju glatkih stilova kretanja i kod humanoidnih i nožnih robota.

Sada je tim istraživača sa Sveučilišta u Edinburghu u Škotskoj sastavio okvir za obuku humanoidnih robota koji hodaju poput nas, ljudi, koristeći ljudske demonstracije.

Njihova studija je unaprijed objavljena arXiv, a kombinira imitacijsko učenje i tehnike dubokog pojačanja. Njihova otkrića također su objavljena u IEEE Xplore.

POGLEDAJTE I: NAJNAPREDNIJI HUMANOIDNI ROBOT RIVALI HONDA'S ASIMO

Korisno ljudsko znanje o robotskim sustavima

"Ključno pitanje koje smo započeli istražiti bilo je kako uklopiti (1) korisno ljudsko znanje u kretanje robota i (2) podatke o hvatanju ljudskih pokreta za imitaciju u paradigmu učenja dubokog pojačanja kako bi se učinkovitije unaprijedile autonomne mogućnosti nožnih robota", Chuanyu Yang, jedan od istraživača koji je dio studije, rekao je za TechXplore.

"Predložili smo dvije metode uvođenja ljudskog predznanja u DRL okvir."

Timski okvir razrađuje jedinstveni dizajn nagrade koji koristi podatke o natpisima pokreta ljudi koji hodaju kao dio procesa treninga. Zatim to kombinira s dvije specijalizirane hijerarhijske neuronske arhitekture: neuronskom mrežom s faznom funkcijom (PFNN) i prilagodljivom neuronskom mrežom (MANN).

"Ključ repliciranja stilova kretanja sličnih čovjeku je uvođenje podataka o ljudskom hodanju kao stručna demonstracija za imitiranje sredstva za učenje", objasnio je Yang. "Dizajn nagrade važan je aspekt učenja pojačanja, jer on upravlja ponašanjem agenta."

Ne možete a da ne pomislite na sličnosti treniranja psa za izvođenje trikova i naknadnog nagrađivanja kosti ...

Divna vijest o okviru tima bila je da je čak omogućio humanoidnim robotima rad na neravnom tlu ili vanjskim potiscima.

Nalazi tima sugeriraju da stručne demonstracije, poput hodanja ljudi, mogu u velikoj mjeri poboljšati tehnike učenja dubokog pojačanja za obuku robota na brojnim različitim stilovima kretanja. U konačnici, ti bi se roboti mogli kretati jednako brzo i lako kao i ljudi, istovremeno postižući prirodnija i ljudska ponašanja.

Trenutno su sva istraživanja provedena kroz simulaciju, sljedeći koraci uključuju isprobavanje okvira u stvarnom životu.

"U svom budućem radu također planiramo proširiti okvir učenja kako bi oponašali raznolikiji i složeniji skup ljudskih pokreta, poput općih motoričkih vještina u kretanju, manipulaciji i hvatanju", rekao je Yang.


Gledaj video: COVID 19: CIKLUS INFEKCIJE, IMUNI ODGOVOR I RAZLIČITI TIPOVI VAKCINA (Prosinac 2022).