Разработан метод, позволяющий ботам без помощи других расчищать самому себе путь

    Непринципиально, сколь продвинутыми являются системы навигации современной робототехники, однако любые механизированные механизмы на сегодня почти и не способны вести взаимодействие с препятствиями на собственном пути (идет речь конкретно о автономных механизмах, а уж и не о управляемых человеком). Максимум из тамошнего, на что способна машинка, — это же постараться обойти объект или же «протаранить» его. Авось что удастся. В случае беды бот ординарно утрачивается и или начинает беспорядочно двигаться, или тыкаться в различные стороны, как будто незрячей котёнок. Однако вконец не так давно группа учёных разработала методы, благодаря которым машинки сумеют без помощи других расчищать препятствия по мере необходимости, освобождая самому себе дорогу.

    Разработан метод, позволяющий ботам без помощи других расчищать самому себе путь

    На прошедшей не так давно конференции IROS 2016 представитель проекта Гугл DeepMind Джонатан Шольц со собственными сотрудниками предположили бота Golem Krang, снаряженного системой навигации Navigation Among Movable Obstacle (NAMO) и методом Physics-Based Reinforcement Learning (PBRL). Для расчистки пути бот употребляет особенные манипуляторы, а уж просчет способности миграции объекта производится на базе вмонтированного физического движка, который дозволяет машинке просчитать, как только будет яизвестия себя тамошний либо другой объект в случае оказания на него маленького физического влияния. Ежели «первая попытка» увенчается фуррором, бот приложит заглавные усилия для освобождения пути. В случае беды электрический головной мозг попробует разобраться, является ли попытка провальной, поэтому как только физический объект нереально двинуть в принципе либо же ему же что-то мешает. Во втором случае бот попробует ликвидировать помеху, дабы продолжить исполнение задачки. В качестве примера создатели приводят «случай из жизни»: ежели человек пробует передвинуть стул, однако ножка зацепляется, скажем, за провод, то человек и не кидает это же дело, а уж высвобождает ножку от провода и потом завершает воздействие.

    Бот Golem Krang снаряжен шестью видеокамерами и несколькими манипуляторами, могущими передвигать довольно томные объекты. «Внутри» записан комплект особенных алгоритмов и базисных правил взаимодействия с объектами и заданы конкретные физические характеристики. Ни один из физических объектов настоящего мира вначале и не записан в память бота. Таким макаром, машинка сама коллекционирует и классифицирует заданные, накапливая эксперимент, который дозволит в будущем наиболее отлично ишачить в одинаковых критериях.

    Для демонстрации технологии, создатели опубликовали демонстрационное видео, в каком можно узреть бота Golem Krang за работой: