Робогепард научился быстро бегать методом проб и ошибок

Разработчики из Массачусетского технологического института научили четвероногого робота Mini Cheetah быстро бегать. Он поставил собственный рекорд, разогнавшись до 3,9 метра в секунду после обучения в симуляции с нейросетью в качестве алгоритма-контроллера.

Быстрый бег — сложная задача для ходячего робота. Его механизмы, такие как крутящий момент двигателей, должны в это время работать на пределах возможностей. В таких условиях его динамику трудно аналитически смоделировать, а тем более предусмотреть изменения в окружающей среде, под которые ему нужно быстро адаптироваться.

К тому же, обычно инженеры разрабатывают алгоритмы-контроллеры ходячих роботов, анализируя поведение реальных животных или виртуальных моделей. Это отнимает много времени, потому что их нужно задавать и корректировать вручную.

Есть и другой подход, когда роль алгоритма-контроллера играет нейросеть. Например, именно так ранее инженеры из Швейцарской высшей технической школы Цюриха научили робота ANYmal ходить, бегать и восстанавливаться после падений. Они сначала обучили нейросетевой алгоритм в симуляции, а потом перенесли навык на настоящего робота.

Пулкит Агравал (Pulkit Agrawal) и его коллеги из лаборатории информационных технологий и искусственного интеллекта Массачусетского технологического института тоже использовали обученную в симуляции нейросеть в качестве алгоритма-контроллера, чтобы научить четвероногого робота Mini Cheetah быстро бегать и подстраиваться под разные поверхности. А также адаптироваться, если изменения происходят в его собственной конструкции — к примеру, у него перестает работать нога.

Разработчики говорят, что благодаря симуляции за три часа робот получает столько же опыта, сколько за сто дней в реальности. В результате Mini Cheetah смог разогнаться до рекордных для него 3,9 метра в секунду.

Ранее мы писали, как американские инженеры научили Mini Cheetah приземляться по-кошачьи. Для этого они утяжелили его ноги монетами.

Василиса Чернявцева