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亚博最新登录网址-凭借Google新算法,机器人自学行走平均只需3.5小时发布日期:2021-07-17 浏览次数:
本文摘要:记录:为了Rainbow,Dash在水印门垫上运动在机器人领域,使机器人维持双脚,展开稳定的运动仍然是一个棘手的挑战。

记录:为了Rainbow,Dash在水印门垫上运动在机器人领域,使机器人维持双脚,展开稳定的运动仍然是一个棘手的挑战。因为这需要超高的专业知识和设计水平。虽然传统机器人在人工控制下可以完成双脚和运动,但活动范围也有各种限制。

为了解决问题,谷歌最近和佐治亚理工学院和加利福尼亚大学伯克利分校的研究人员率先公开发表了论文,详细说明了如何顺利构筑通过AI自学走路的机器人。他们给这个四足小机器人起了甜美的代号Rainbowdash。

根据世界纪录,婴儿从乌龟到学会行驶的最慢速度是6个月,论文中的测试数据显示,RainbowDash平均值约为3.5个小时,从学前、后、左右弯道等运动到柔软缓慢的地面,该机器人自学行走需要1.5个小时,记忆海绵材质的床垫需要约5.5个小时,水印地毯需要约4.5个小时。具体来说,该机器人用于深度增强自学,即融合深度自学和增强自学两种不同类型的AI技术。通过深度自学,系统能够处自身所处环境的完整输出数据进行处置和评估;通过加强自学,算法可以重复试验,自学如何继续执行任务,根据完成程度获得奖励和惩罚。也就是说,通过上述方式,机器人可以在不理解环境的情况下构建自动控制战略。

在过去的这样的实验中,研究者最初通过模拟机器人来学习真实世界的环境。在模拟环境中,机器人的虚拟世界体首先与虚拟环境交流,然后算法接管这些虚拟世界数据,直到系统有能力自由应对这些数据,配备系统的物理形态的机器人才不会在现实环境中展开实验。这种方法有助于防止试验失误对机器人及其周围环境造成伤害。但是,环境环境更容易建模,但通常需要很长时间,现实环境充满了各种意想不到的情况。

因此,在模拟环境中训练机器人的意义受到限制。但是,这种研究的最终目标是让机器人为现实世界的场景制定计划。谷歌、佐治亚理工学院和加利福尼亚大学伯克利分校的研究人员并不顽固。

在他们的实验中,从一开始就在现实环境中训练RainbowDash,机器人不仅要适应环境自己的环境,还要适应环境相近的环境。尽管Rainbowdash需要独立运动,但这并不意味着研究者可以放手。

在某个环境中自学行驶的最初,研究者必须向RainbowDash介入数百次。为了解决问题,研究人员限定了机器人运动的环境,重复使用,开展多次动作训练。Rainbow、Dash自学行驶后,研究人员可以通过连接控制手柄操作机器人实现理想的运动轨迹,将机器人控制在原作环境中。另外,机器人在识别环境的边界后,也不会自动回顾。

除了特定的环境之外,机器人可能会反复摔倒造成机器损坏,此时还需要另一种软代码算法来协助机器人站点。谷歌在这项研究中的负责人Jan,Tan告诉媒体,这项研究花了大约一年时间才完成。

他说:我们有兴趣在各种简单的现实世界环境中运动机器人。但是,很难设计需要灵活处理多样性和复杂性的运动控制器。其次,研究者希望他们的算法限于不同种类的机器人,或者限于多个机器人在同一环境下同时自学。

研究人员相信,密码机器人的运动能力是水平更简单的机器人的关键——人用脚走路,如果机器人用于脚,就不能在人的世界里行驶。但是,让机器人在人类的世界里行驶是重要的课题,可以代替人类探索地球上不同的地形和没有被人类探索的地区。

但是,由于该机器人依赖于安装在其上方的动作狩猎系统来确认方向,因此该设备无法继续作为现实世界使用。(公共编号:)记录:本文参照Business、Insider的原创文章,允许禁止发表。下一篇文章发表了注意事项。


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