tgoop.com/best_in_development/1146
Create:
Last Update:
Last Update:
МФТИ и Сбер научили робособаку паркуру — теперь она умеет перепрыгивать препятствия выше своего роста
В основе алгоритма — метод обучения с подкреплением (End-to-End Reinforcement learning): сначала цифровой двойник робота научился трюкам в виртуальном полигоне, после чего алгоритм перенесли в реального робота.
Теперь с помощью искусственного интеллекта и машинного зрения робопес обрабатывает данные с камер, датчиков и моторов в реальном времени, анализирует тип преграды, планирует свои действия и выбирает траекторию пути, что повышает точность движения.
«Паркур для роботов требует применения новых технологий, таких как глубокое обучение, компьютерное зрение, планирование движения и системы управления. Полученные нами заделы могут иметь широкое применение: от поисково-спасательных операций до автономной работы в опасных или труднодоступных условиях», — отметил директор Исследовательского центра прикладных систем искусственного интеллекта МФТИ Роман Горбачёв.
Обучали они робособаку от Unitree.
BY ИИ и роботы в стройке
Share with your friend now:
tgoop.com/best_in_development/1146