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AI 기반 로봇 다리는 스스로 걷는 법을 배웁니다.

AI 기반 로봇 다리는 스스로 걷는 법을 배웁니다.


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남 캘리포니아 대학 (USC)의 연구원들은 특별히 프로그래밍되지 않았음에도 불구하고 넘어 졌을 때 스스로 교정 할 수있는 로봇 다리를 개발했습니다. 경이로운 돌파구는 많은 과학 및 기술과 마찬가지로 자연에서 영감을 얻었습니다.

다음 사항도 참조 : 13 개의 의족 팔과 다리 등 미래에서 온 것으로 보입니다.

기린과 누우와 같은 동물의 경우, 평원에서 야생으로 태어났다는 것은 삶에 대한 위협이 일찍 시작된다는 것을 의미합니다. 그렇기 때문에이 생물체가 진화하여 어린 종족이 태어난 지 몇 분 안에 걸을 수 있습니다.

일에서 배우다

이 놀라운 진화 특성은 로봇 공학 엔지니어가 여행에서 즉시 회복 할 수있는 AI 구동 로봇 다리를 만들도록 영감을주었습니다. 생체에서 영감을받은 디자인은 구조화되지 않은 플레이 5 분만에 새로운 걷기 작업을 학습 할 수있는 강력한 알고리즘을 사용합니다.

그런 다음 추가 특정 프로그래밍없이 새로운 작업을 개발하고 적용 할 수 있습니다. 그들의 연구는 변화하는 지형과 환경에 빠르게 적응할 수있는 차세대 보철과 로봇으로 이어질 수 있습니다.

동물에서 영감을받은 봇에 대한 큰 변화는 없습니다.

이러한 민첩한 로봇은 수색 및 구조 및 우주 탐사와 같은 분야에 큰 영향을 미칠 수 있습니다.

선임 저자 Valero-Cuevas는 "요즘에는 로봇이 세상과 상호 작용할 준비가 되려면 몇 개월 또는 몇 년의 훈련이 필요하지만 우리는 자연에서 볼 수있는 빠른 학습과 적응을 달성하고자합니다."라고 말했습니다.

USC Viterbi School of Engineering 박사 과정 학생 인 Ali Marjaninejad는 로봇이 먼저 자유 놀이 또는 로봇 공학 세계에서 알려진 것을 통해 환경을 탐색하고 이해하기 시작함으로써 인간 아기와 유사한 방식으로 걷는 법을 배웠다고 설명합니다. '모터 옹알이.'

Marjaninejad는 "이러한 무작위적인 다리 움직임을 통해 로봇은 사지 내부지도를 만들고 환경과의 상호 작용을 할 수 있습니다."라고 말했습니다. 작업을 시도하기 전에 많은 양의 데이터를 공급받는 다른 로봇과 달리이 로봇 다리는 수행을 통해 학습했습니다.

보철은 착용자의 '스타일'을 배울 수 있습니다

이것은 엔지니어가 방대한 범위의 작업과 시나리오를 프로그래밍 할 수 있지만 모든 것을 예측할 수있는 방법이 없기 때문에 엄청난 돌파구입니다. 즉, 프로그래밍에 의존하는 로봇이 결국 실패 할 것입니다. 반면에 새로운 USC 로봇은 그렇게함으로써 이동 중에 변화에 적응할 수 있다는 것을 배웁니다.

"그러나 이러한 [신규] 로봇이 관련 경험을 통해 학습하게한다면 결국에는 일단 찾은 후 필요에 따라 사용하고 적용 할 솔루션을 찾을 것입니다. 솔루션은 완벽하지 않을 수 있지만 다음과 같은 경우 채택 될 것입니다. 우리 모두가 올림픽 메달을 획득하기 위해 필요하거나 원하거나 시간과 노력을 할애 할 수있는 것은 아닙니다. "라고 Marjaninejad는 말합니다.

흥미롭게도 로봇은 각자 자신의 방식으로 학습합니다. 그들은 자신의 팔다리와 환경을 이해하기 시작하고 거기에서 이동을 위해 스스로를 조작 할 수 있습니다. 그러나 각 로봇이 성공을 조금씩 다르게 발견하면 개인화 된 보행 패턴이나 걸음 걸이도 개발합니다.

"특별한 발걸음이있어 복도로 내려 오는 사람을 알아볼 수 있겠죠?" Valero-Cuevas가 묻습니다. "우리 로봇은 제한된 경험을 사용하여 개인화 된 습관 또는 '성격'이되는 문제에 대한 해결책을 찾습니다. 우리는 우아한 워커, 게으른 워커, 챔피언을 얻습니다 ... 이름을 지정합니다."

로봇이 습관을 배우거나 스타일에 적응하는 능력은 보철물에 큰 영향을 미칠 수 있습니다. 소유자의 움직임을 배우고 모방 할 수있는 의족을 상상해보십시오.

Valero-Cuevas는 "우리 로봇은 습관을 배울 수 있기 때문에 습관을 배우고 일상 생활에서 필요한 작업을 위해 움직임 스타일을 모방 할 수 있습니다. 새로운 작업을 배우거나 강하거나 약 해지더라도 마찬가지입니다.

연구진은 로봇이 동물과 마찬가지로 더 독립적이고 빠르게 학습 할 수있는 방법을 개발하는 작업을 계속 개발할 것입니다.

USC 비터 비 공과 대학의 컴퓨터 과학 박사 과정 후보자 인 Cohn은 "종이 신체와 환경이 변화함에 따라 자신의 움직임을 배우고 적응시키는 능력은 처음부터 진화의 강력한 원동력이었습니다."라고 말했습니다.

"우리의 작업은 동물처럼 로봇이 각 경험에서 배우고 적응할 수 있도록 지원하는 단계를 구성합니다."


비디오보기: 유전적 알고리즘으로 이족보행을 학습시켰다 (칠월 2022).


코멘트:

  1. Saa

    What a talented idea

  2. Alexandre

    이미 보았습니다



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