Исследователи из Университета Иллинойса разработали новую систему машинного обучения HUMANUP, которая позволяет человекоподобным роботам автономно подниматься после падения. До этого роботы часто требовали помощи человека, чтобы встать на ноги, что существенно ограничивало их автономность.
Система работает в 2 этапа: сначала определяются оптимальные траектории движения конечностей, а затем эти движения оптимизируются для плавного и медленного выполнения. Важно, что алгоритм учитывает различные положения робота и особенности поверхности, на которую он упал.
Тестирование проводилось на роботе Unitree G1 как в виртуальной среде, так и в реальных условиях. Система продемонстрировала эффективность на 4 типах поверхностей: ровной, деформируемой, скользкой и наклонной, включая такие сложные условия как заснеженное поле и травянистый склон.
Это первый успешный случай применения обучаемых алгоритмов подъема для человекоподобных роботов размером с человека в реальных условиях. Технология может существенно повысить автономность роботов и ускорить их внедрение в повседневную жизнь.
Источник новости и обложки: techxplore.com