Стартап PNDbotics вывел на публику гуманоидного робота нового поколения. Он получил имя Adam и отличается тем, что осваивает привычные для человека движения с помощью алгоритмов обучения с подкреплением. Рост модели составляет 1,6 метра, масса — 60 кг. Инженеры утверждают, что устройство может двигаться даже по пересечённой местности, адаптируясь к изменяющимся условиям без чётко заданных инструкций.
Специалисты PNDbotics напомнили, что большая часть современных робототехнических решений базируется на строгих математических расчётах и заранее просчитанных сценариях. Это работает, если внешняя среда стабильно предсказуема. Но в реальной жизни такие системы быстро теряют актуальность.
По мнению команды, применение обучения с подкреплением открывает новые возможности — роботы, использующие этот метод, способны обучаться за счёт взаимодействия с окружающей средой. Особенно хорошо такая стратегия проявила себя на четырёхногих машинах. Применение её в конструкции гуманоидов остаётся технически сложной и дорогой задачей, но PNDbotics решили её реализовать.
В компании рассказали, что для преодоления этих ограничений был спроектирован Adam. Он получил корпус из модулей и мощные приводы, а его обучение построено на копировании человеческой походки. Подчёркивается, что при всей кажущейся простоте такой подход требует серьёзной предварительной подготовки и точной калибровки системы.
Видео в Telegram: https://t.me/applespbevent_video/131
Разработчики отметили, что робот снабжён 25 приводами с квази-прямым управлением (QDD). Это дало ему необходимую манёвренность и устойчивость. Его ноги оснащены высокочувствительными приводами, способными развивать крутящий момент до 360 Нм. У верхней части тела пять степеней свободы, а область талии может двигаться в трёх направлениях.
Кроме того, управление телом робота реализовано через уникальную архитектуру, объединяющую несколько элементов. Важную роль в этом играет торс, повторяющий строение человеческого тела, а также интеллектуальная система управления. В её основе — управляющий модуль PND на базе процессора Intel i7 и распределённая сеть PDN, которая следит за распределением энергии между узлами машины.
Уточняется, что при желании инженеры могут оснастить Adam камерой и манипуляторами для работы с предметами, но основной задачей было обучение движению без участия зрения. Исследователи адаптировали информацию под конструктивные особенности платформы, а затем интегрировали собственные наработки в общедоступные обучающие базы. Это повысило эффективность и позволило улучшить итоговую модель.
Алгоритмы, основанные на обучении с подкреплением, показали высокую результативность в сравнении с более традиционными подходами. Adam способен в режиме реального времени регулировать скорость, длину шага и равновесие, даже если поверхность под ним резко меняется. Эксперты PNDbotics подчёркивают, что движения стали не только плавными, но и синхронизированными, что уменьшает нагрузку на механизмы и способствует увеличению срока службы всей системы. Кроме того, выросла энергоэффективность — не менее важный результат испытаний.
Ещё по теме: