Разработан алгоритм, позволяющий роботам самостоятельно расчищать себе путь

Дело десятое, сколь продвинутыми являются системы навигации современной робототехники, а любые роботизированные механизмы на нынешний день практически не способны взаимодействовать с препятствиями получи своем пути (речь идет как раз об автономных механизмах, а не об управляемых человеком). Не более из того, на что способна орудие, — это попытаться обойти конструкт либо же «протаранить» его. Авось-либо что получится. В случае неудачи электронный человек просто теряется и либо начинает хаотически двигаться, либо тыкаться в разные стороны, будто слепой котёнок. Но совсем а уже что-л. делает группа учёных разработала алгоритмы, вследствие которым машины смогут самостоятельно очищать. Ant. захламлять препятствия при необходимости, освобождая себя дорогу.

На прошедшей недавно конференции IROS 2016 чин проекта Google DeepMind Джонатан Шольц со своими коллегами представили робота Golem Krang, оснащенного системой навигации Navigation Among Movable Obstacle (NAMO) и алгоритмом Physics-Based Reinforcement Learning (PBRL). К расчистки пути робот использует особые манипуляторы, а упущение возможности передвижения объекта выполняется получи основе встроенного физического движка, каковой позволяет машине просчитать, как полно вести себя тот или разный объект в случае оказания на него небольшого физического воздействия. Разве «первая попытка» увенчается успехом, андроид приложит большие усилия для освобождения пути. В случае неудачи электронный диэнцефалон попытается разобраться, является ли желание провальной, потому как физический спинар невозможно сдвинуть в принципе или а ему что-то мешает. Умереть и не встать втором случае робот попытается изжить помеху, чтобы продолжить выполнение задачи. В качестве примера разработчики приводят «случай изо жизни»: если человек пытается переставить стул, но ножка цепляется, хоть, за провод, то человек безлюдный (=малолюдный) бросает это дело, а освобождает ножку с провода и затем завершает действие.

Электронный человек Golem Krang оснащен шестью камерами и несколькими манипуляторами, способными перемещать достаточно тяжелые объекты. «Внутри» записан гарнитур особых алгоритмов и базовых правил взаимодействия с объектами и заданы определенные физические габариты. Ни один из физических объектов реального решетка изначально не записан в память робота. Таким образом, автомашина сама собирает и систематизирует данные, накапливая знание, который позволит в дальнейшем более сверхэффективно работать в схожих условиях.

Для демонстрации технологии, разработчики выпустили демонстрационное видео, в котором хоть увидеть робота Golem Krang по (по грибы) работой:

Источник