Исследователи из DeepMind создали новый подход, который можно использовать, чтобы обучить роботов повторять движения людей или животных.
Многие роботы напоминают тела людей или других видов животных. Но вот запрограммировать их так, чтобы они двигались как живые существа, не всегда легко.
Авторы новой работы изучили, как можно использовать информацию о передвижении людей и животных, чтобы обучить роботов. Подход основан на предыдущей работе по имитации данных захвата движения человека или собаки (MoCap).
Исследователи предложили метод, который называется оптимизация траектории, он сочетает в себе планировщик движения и контроллер слежения. Для него нужно меньше инженерных разработок.
В своей статье Стивен Бохез и его коллеги из DeepMind представили альтернативный подход к обучению человекоподобных и двуногих роботов: их стиль передвижения похож на людей и животных. Новая методика обобщает двигательные навыки людей и животных на основе данных, собранных с помощью технологии захвата движения, а затем использует их для обучения реальных роботов.
По словам авторов, это поможет в разработке роботов, которые более реалистично имитируют движения людей и животных. Дальше они собираются добавить паттерны поведения других животных.
Читать далее
Посмотрите на «бесшумный» дрон с ионным двигателем нового поколения
Уран очень странная планета. Объясняем, почему астрономы хотят отправить к ней зонд
Ученые предложили пересмотреть основы квантовой физики и показали, где они не работают