Ученые из Университета Тохоку обучили алгоритмы управлять роботом на основе движений палочника. Аппарат самостоятельно научился ходить по сложным поверхностям всего за один час. Статья опубликована в журнале Bioinspiration & Biomimetics.
Насекомые используют компактную нервную систему для ловкого перемещения. Эта особенность привлекла внимание инженеров, которые разрабатывают новые системы управления машинами. Специалисты использовали открытые базы данных, содержащие информацию о шагах палочника. Программа анализировала цели движения и способы их достижения.
Обычно инженеры задают четкие алгоритмы для каждого элемента конструкции. В данном проекте алгоритму не давали прямых инструкций по перемещению ног. Система самостоятельно определяла оптимальные траектории для достижения цели. Процесс обучения занял в три раза меньше времени по сравнению со стандартными методами.
Преодоление препятствий
В ходе испытаний машина успешно передвигалась по неровной местности. Устройство также смогло адаптировать походку после отключения одной из конечностей. Программа разделила полученную информацию на общие принципы и специфические данные конкретного механизма: это позволяет переносить результаты обучения на другие аппаратные платформы.
При этом габариты робота превышают размеры палочника в 5 раз.
Исследование опиралось на метод обратного обучения с подкреплением. В этом случае нейросеть учится путем понимания целей идеального примера. Помимо палочников, моделями для изучения могут стать другие ловкие животные, поскольку природа хранит множество полезных решений для инженеров.
В будущем разработчики планируют добавить систему долговременной памяти. Механизм сможет накапливать опыт и применять его в нестандартных ситуациях. Разработка высокомобильных роботов направлена на помощь в ликвидации последствий стихийных бедствий. Аппараты смогут проникать туда, где колесная техника оказывается бесполезной.
Ранее ученые создали роботизированную рыбу, которая адаптируется под разные водоемы.