Дослідники з Університету Гонконгу та Оксфордського інституту робототехніки створили систему ConsJump, яка дозволяє чотириногим роботам самостійно оцінювати перешкоди та стрибати через вузькі щілини. Про це повідомляє InternetUA з посиланням на розробників.
Система ConsJump базується на ієрархічному навчанні з підкріпленням і складається з двох рівнів контролю. Низькорівневий контролер забезпечує набір спритних рухів, зокрема ходьбу, галоп і стрибки, які були навчені за допомогою імітаційного навчання та адаптовані через зворотну кінематику. Високорівневий контролер відповідає за вибір руху та формування команд швидкості й повороту, що дає змогу роботу долати перешкоди, співмірні з його тілом, а також пристосовуватися до нерівної поверхні та ковзання ніг перед стрибком.
Для орієнтації в просторі робот використовує камеру Intel D435i RGB-D, яка допомагає визначати перешкоди, знаходити центр отвору та оцінювати його геометрію. Демонстрацію системи провели на чотириногому роботові Unitree Aliengo масою 22 кілограми. Під час випробувань робот міг розганятися до 2,5 метра за секунду перед стрибком, а фаза польоту тривала близько 0,44 секунди.
Розробники наголошують, що ConsJump відкриває нові можливості для автономії чотириногих роботів, зокрема у складних умовах. Вони підкреслюють важливість таких технологій для майбутнього робототехніки. Раніше повідомлялося, що компанія DaxAI Robotics представила чотириногого робота-коня Qiji X1 на Всесвітній конференції робототехніки у Пекіні.
Система ConsJump може знайти застосування у сферах, де потрібна висока автономність і здатність долати складні перешкоди, зокрема:
- пошукові операції
- рятувальні місії
- дослідження важкодоступних територій
За словами розробників, удосконалення автономного управління може значно підвищити ефективність і безпеку роботи роботів у реальних умовах. Вони також зазначають, що навчання роботів стрибкам відкриває перспективи для їх використання навіть у перевезенні людей.