Mira a este perro robot correr por terrenos difíciles con solo usar su cámara

A diferencia de los robots existentes en el mercado, como los de Boston Dynamics Lugar, qui se déplace à l’aide de cartes internes, ce robot utilise uniquement des caméras pour guider ses mouvements dans la nature, explique Ashish Kumar, étudiant diplômé à l’UC Berkeley, qui est l’un des auteurs d’un article décrivant el trabajo ; debe ser presentado a Conferencia de aprendizaje de robots mes próximo. Otros intentos de utilizar las señales de las cámaras para guiar el movimiento del robot se limitaron a un terreno plano, pero lograron que su robot subiera escaleras, trepara rocas y saltara huecos. .

rejilla de clip de perro robot caminando en las escaleras

CORTESÍA DE LOS INVESTIGADORES

El robot de cuatro patas primero se entrena para moverse por diferentes entornos en un simulador, por lo que tiene una idea general de cómo es caminar en un parque o subir y bajar escaleras. Cuando se implementa en el mundo real, las imágenes de una sola cámara en la parte frontal del robot guían su movimiento. El robot aprende a ajustar su modo de andar para desplazarse por cosas como escaleras y terrenos irregulares mediante el aprendizaje por refuerzo, una técnica de IA que permite que los sistemas mejoren mediante prueba y error.

Eliminar la necesidad de una placa interna hace que el robot sea más robusto porque ya no está limitado por posibles errores en una placa, dice el profesor asistente de Carnegie Mellon, Deepak Pathak, que estaba en el equipo.

Es extremadamente difícil para un robot traducir píxeles sin procesar de una cámara en el tipo de movimiento preciso y equilibrado necesario para navegar en su entorno, dice el investigador de Google Jie Tan, que no participó en el estudio. Dice que es la primera vez que ve un robot pequeño y de bajo costo exhibir una movilidad tan impresionante.

L’équipe a réalisé une “percée dans l’apprentissage et l’autonomie des robots”, explique Guanya Shi, chercheur à l’Université de Washington qui étudie l’apprentissage automatique et le contrôle robotique, qui n’a pas non plus participé en la búsqueda.

Akshara Rai, investigadora de Facebook AI Research que trabaja en aprendizaje automático y robótica, y que no participó en este trabajo, está de acuerdo.

“Este trabajo es un paso prometedor hacia la construcción de tales robots de piernas perceptivas y su implementación en la naturaleza”, dice Rai.

Sin embargo, aunque el trabajo en equipo es útil para mejorar la forma en que camina el robot, no ayudará a que el robot sepa adónde ir antes de tiempo, dice Rai. “La navegación es importante para implementar robots en el mundo real”, dice.

Se necesita más trabajo antes de que el perro robot pueda caminar por los parques o buscar cosas en la casa. Si bien el robot puede comprender la profundidad a través de su cámara frontal, no puede hacer frente a situaciones como suelo resbaladizo o hierba alta, dice Tan; podría meterse en charcos o atascarse en el barro.

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