Учёные из МФТИ создали виртуальный симулятор, предназначенный для обучения антропоморфных роботов. Этот инструмент упрощает процесс настройки и снижает вероятность ошибок в навигации.
Согласно информации пресс-службы МФТИ, новая модель внедряет самонастройку в процесс обучения, оптимизируя такие параметры, как масса, трение и инерция, на основе данных о положении, скорости и управляющих сигналах робота.
Испытания с двуногим мини-роботом показали, что отклонение в движении сократилось на 75%, а дальность перемещения увеличилась на 46%. Этот подход исключает необходимость использования дорогих датчиков, поскольку настройка робота осуществляется только на основе его положения, скорости и управляющих сигналов.
Аспирант МФТИ Вячеслав Ковалёв отметил, что модель позволяет оптимизировать параметры и создавать виртуальную копию робота, что дает возможность точно воспроизводить сценарии из реальной среды.
Ковалёв пояснил, что обычно для точного определения параметров робота требуется множество дорогостоящих и неудобных датчиков. Однако их модель использует лишь данные о положении и скорости частей робота, а также управляющие команды, которые передаются на моторы. Эти данные позволяют симулятору оптимизировать параметры и настраивать виртуальную копию робота, что позволяет реальному роботу идеально повторять заданные сценарии.
Источник: ТАСС