Китайцы назвали четвероногого робота в честь первой собаки-космонавта Лайки
Китайский стартап Unitree Robotics представил четырехногого робота под названием Laikago. Робот длиной и высотой около 60 сантиметров умеет передвигаться по горизонтальным и наклонным поверхностям, а также имеет систему стабилизации, которая позволяет ему не падать даже от сильных толчков. Компания планирует продавать роботов по цене от 20 до 30 тысяч долларов США. Об этом сообщает IEEE Spectrum.
В последние годы крупные компании, в том числе и военные, разрабатывают не только колесных роботов, но и устройства, передвигающиеся на четырех или двух ногах. Такая конструкция обеспечивает большую проходимость и возможность передвигаться в сложных условиях, но в то же время делает разработку устройств сложнее и дороже, в том числе из-за гораздо более сложной системы стабилизации. Из компаний, успешно разрабатывающих подобные устройства, можно назвать Boston Dynamics и Ghost Robotics.
Теперь о создании аналогичного квадропода объявили и китайские инженеры. Робот Laikago, названный в честь первой собаки-космонавта Лайки, передвигается на четырех ногах, приводимых в движение 12 сервомоторами суммарной пиковой мощностью 18 киловатт. По заявлению разработчиков, моторы и драйверы для них были разработаны самостоятельно под конкретную модель. Робот имеет размеры 56×35×60 сантиметров и весит 22 килограмма. Он может нести груз массой до пяти килограмм, а время работы составляет около трех часов. На продемонстрированном разработчиками видео можно увидеть, что за счет системы стабилизации робот не падает после боковых толчков, а также мгновенно реагирует на наклон пола под ним.
Стоит отметить, что робот передвигается не автономно, а управляется оператором через Wi-Fi. На данный момент на сайте производителя представлены обычная модель и версия для разработчиков. Точная цена робота пока не объявлена, создатели лишь заявляют, что она будет находиться между 20 и 30 тысячами долларов США, а в будущем может снизиться при увеличении объема производства.
В начале лета 2017 года холдинг Alphabet, владевший другим известным разработчиком четырехногих роботов — Boston Dynamics, договорился о ее продаже японскому телекоммуникационному холдингу SoftBank. Параллельно с покупкой Boston Dynamics японский холдинг договорился и о приобретении другой компании, занимающейся разработкой двуногих, в том числе антропоморфных, роботов.
Григорий Копиев
Он показал лучшее время на трассе, обойдя соперников на полсекунды
Инженеры разработали автопилот для гоночного дрона, управляющий беспилотником на уровне лучших людей-пилотов. Алгоритм под названием Swift, полученный с помощью метода обучения с подкреплением, способен управлять гоночным квадрокоптером, полагаясь только на данные бортовых сенсоров. В реальных полетах на тестовой трассе для дрон-рейсинга Swift смог превзойти трех профессиональных пилотов-чемпионов, выиграв у них 15 гонок из 25 и пройдя трассу с минимальным временем, которое на полсекунды меньше лучшего результата пилота-человека. Статья опубликована в журнале Nature. При поддержке Angie — первого российского веб-сервера Дрон-рейсинг — вид спорта, в котором мультикоптеры на высокой скорости проходят трассу, состоящую из последовательности ворот, через которые нужно пролететь за минимально возможное время. При этом управление происходит от первого лица, с помощью камеры и видеоочков. Современные дроны обладают очень высокой маневренностью и подвижностью: они могут резко менять направление движения, ускоряться, замедляться и совершать перевороты, а во время гонки они разгоняются до скоростей свыше 100 километров в час и подвержены перегрузкам, превышающим их собственный вес в пять раз. Это делает их пилотирование непростой задачей и требует хорошей подготовки и высокой скорости реакции оператора. Инженеры давно работают над созданием автопилота, который мог бы управлять дроном на уровне профессиональных пилотов. Помимо участия в дрон-рейсинге такая способность может пригодиться и в обычной жизни — мультикоптеры обладают невысокой энергоэффективностью, поэтому способность быстро летать и успешно маневрировать в окружении большого числа препятствий напрямую связана с успешностью выполнения задач. Инженеры под руководством Давида Скарамузза (Davide Scaramuzza) из Цюрихского университета уже имеют опыт разработки эффективных алгоритмов управления для дронов. К примеру, ранее они создали автопилот, способный управлять квадрокоптером на скорости от 3 до 7 метров в секунду в лесу между деревьев, полагаясь только на данные с бортовых сенсоров. В своей новой работе инженеры представили алгоритм под названием Swift. Он способен эффективно управлять гоночным квадрокоптером на уровне профессионального пилота дрон-рейсинга. Swift состоит из двух основных модулей: системы восприятия, которая переводит изображение от бортовой камеры дрона и данные от инерционного измерительного блока IMU в низкоразмерное представление, а также системы управления, которая принимает на вход низкоразмерное представление, созданное системой восприятия, и генерирует управляющие команды для электромоторов дрона. В модуль системы восприятия также входит алгоритм, вычисляющий текущее положение дрона в пространстве на основе данных камеры и инерционно-измерительного блока. Эта информация через фильтр Калмана объединяется с данными об относительном положении гоночных ворот, обнаруженных предварительно обученным нейросетевым детектором объектов в видеопотоке, после чего передается на вход системы управления, которая состоит из двух скрытых слоев, по 128 нейронов в каждом. Система управления тренировалась в симуляции с использованием модельно-свободного глубокого обучения с подкреплением. Этот метод обучения использует метод проб и ошибок, чтобы максимизировать величину параметра вознаграждения. В данном случае вознаграждение было максимальным в случае, если дрон следовал в сторону центра ближайших ворот таким образом, чтобы следующие ворота оставались в поле зрения камеры. Чтобы учесть различия между симуляцией и реальной динамикой полета, в процессе обучения информацию симулятора дополнили данными из реального мира, записанными с помощью системы захвата движений. Оценку автопилота провели на трассе для дрон-рейсинга, состоящей из семи ворот, установленных на квадратной площадке с длиной стороны 30 метров. Длина маршрута через все ворота составляла 75 метров. Алгоритм соревновался с тремя профессиональными пилотами Алексом Вановером (Alex Vanover), Томасом Битматтой (Thomas Bitmatta) и Марвином Шэппером (Marvin Schaepper). Все участники использовали гоночные дроны с одинаковыми характеристиками. Перед испытательными соревнованиями у пилотов была неделя для знакомства с трассой. В соревнованиях каждый из пилотов стартовал одновременно с дроном под управлением автопилота. Победителем становился тот, кто быстрее пролетит через все ворота на трассе в правильном порядке три раза. По результатам Swift смог выиграть у своих соперников в совокупности 15 гонок из 25, а также установил рекорд трассы, пролетев ее быстрее на полсекунды, чем остальные участники. https://www.youtube.com/watch?v=fBiataDpGIo&t=1s Инженеры разрабатывают гоночные автопилоты и для автомобилей. Например, инженеры из подразделения искусственного интеллекта компании Sony создали алгоритм автопилота GT Sophy, который с помощью обучения с подкреплением научился проходить за минимальное время трассы в гоночном автосимуляторе Gran Turismo Sport. В настоящих киберспортивных соревнованиях GT Sophy не только показала лучшее время в одиночных заездах, но и смогла победить команду лучших игроков в совместных гонках, набрав больше всего очков.