Исследователи из Кореи (Корейского передового института науки и технологий (KAIST), Корейского университета, Агентства по развитию обороны и DIDEN Robotics) разработали структуру искусственного интеллекта (Action Pretrained Transformer-based Reinforcement Learning APT-RL), которая позволяет четвероногому роботу автономно переключаться между различными двигательными навыками при движении по сложной местности.
Система позволяет роботу адаптировать свою походку в режиме реального времени, чтобы ориентироваться в лесах, подниматься по лестнице и перепрыгивать через препятствия, используя только бортовые датчики и вычисления.
Подход сочетает в себе предварительно обученные навыки передвижения с адаптивным принятием решений для повышения гибкости в меняющейся среде. Исследователи говорят, что структура может поддержать будущие автономные поисково-спасательные, разведочные и военные миссии.
«Единая бортовая политика обеспечивает надежное преодоление различных препятствий, включая лестницы, препятствия, ступеньки, пробелы и упавшие ветки, демонстрируя
универсальность и эффективность нашего подхода", - утверждает команда в исследовательской работе.
В отличие от обычных роботов с ногами, которые полагаются на одну походку или отдельные контроллеры для различных задач, APT-RL позволяет роботу плавно переходить между рысью, прыжками, восхождением и прыжками в зависимости от местности впереди. Система сочетает в себе предварительно обученные двигательные навыки с обучением подкреплению, что позволяет роботу выбирать наиболее подходящую стратегию движения в режиме реального времени, используя только свои встроенные датчики.