Новое исследование учит роботов преодолевать препятствия

Большинство четвероногих роботов обучены восстанавливать равновесие при столкновении с препятствием. В попытке разработать робота-уборщика, вьетнамская аспирантка Джоанн Труонг из Школы интерактивных вычислений Технологического института Джорджии (GIT) и её двое коллег, Наоки Ёкояма и Симар Карир, обучают своего робота перешагивать через загромождённые предметы, которые могут встретиться ему дома, как недавно сообщил Tech Xplore.

По словам исследовательской группы, четвероногие роботы, оснащенные «слепыми» контроллерами движения, как правило, более активно реагируют, чтобы избежать падения, когда они наступают на объект.

Тем временем исследовательская группа применила новый подход, предоставляя роботу изображения в реальном времени для преодоления препятствий, комбинируя навигационную политику с политикой передвижения на основе изображений. Этот подход помог роботу преодолевать препятствия в смоделированной загромождённой среде с вероятностью успеха до 72,6%.

Робот способен обучаться самостоятельно и не копирует уже существующие модели поведения. Исследователи утверждают, что модель масштабируема и может быть применена немедленно, без особой настройки. Правила предписывают роботу избегать препятствий при перемещении с одного места на другое и использовать ноги для перешагивания через препятствия, включая установку ног на нужную высоту.

По словам команды, обычные четвероногие роботы видят реальный мир только через фронтальную камеру и не видят объекты у своих ног. Команда внедрила в сеть память и пространственное восприятие, чтобы научить робота точно определять, когда и где перешагивать через препятствия. Если объект был слишком высоким, робот мог его объехать. «Мы обнаружили, что этот метод очень хорошо работает, и даже если робот идёт не в том направлении, он знает, что может вернуться в исходное положение», — сказал Труонг. Команда также научила робота, через какие объекты ему следует перешагивать, например, через игрушки, и какие — обходить, например, столы и стулья.

Результаты исследования группы также могут помочь роботам ориентироваться в реальных условиях открытого мира, выбирая пути на основе пожеланий их владельцев, чтобы избегать грязной или каменистой местности.

Исследование получило первую премию на семинаре по робототехнике на конференции Robotics Learning Conference 2022 в Новой Зеландии. Исследование будет представлено на Международной конференции IEEE по робототехнике и автоматизации в Лондоне, Великобритания, с 29 мая по 2 июня.