Aprendizaje de habilidades motoras ágiles y dinámicas para robots con patas
Ver a alguien patear a un perro robot es una de esas cosas extrañamente inquietantes, a pesar de que sabemos que el canino en cuestión es sólo una colección de servos y otros componentes de alta tecnología. Sin embargo, es importante probar esta reacción, ya que es el tipo de colisión inesperada con la que un robot podría tener que lidiar si funcionará en el mundo real: especialmente si trabajará en entornos inseguros o viajará en lugares inestables. superficies.
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Afortunadamente, los investigadores del Instituto Federal Suizo de Tecnología (ETH) de Zurich, en Suiza, están dispuestos a hacer este trabajo para que usted no tenga que hacerlo. Y los resultados ya parecen prometedores. Los robóticos de la institución de investigación han demostrado cómo CUALQUIER robot de cuatro patas es capaz de dar patadas y seguir haciendo tictac o, bueno, al menos seguir caminando. Lo más impresionante es que esta capacidad de recuperarse de posibles golpes de gracia no requiere ningún hardware adicional, sino la implementación de un nuevo algoritmo. Ah, y requiere muchas menos patadas físicas para probarlo que intentos anteriores.
“La principal contribución de [nuestro último trabajo de investigación] es demostrar que comportamientos tan complicados se pueden entrenar utilizando únicamente datos simulados”, Jemin Hwangbo, dijo a Digital Trends el investigador que dirigió el estudio. “Anteriormente, la simulación no era lo suficientemente precisa para entrenar políticas de control de desempeño. Utilizando el nuevo esquema de simulación, hicimos que la simulación fuera realista y, por lo tanto, útil para fines de capacitación. Entrenar una política de control tiene muchas ventajas significativas sobre el enfoque de diseño de controlador manual. La formación se puede automatizar fácilmente y requiere mucho menos esfuerzo que su alternativa. Esto se traduce en un desarrollo más económico y rápido de un robot. Otra ventaja es el rendimiento: las políticas de control entrenadas tienen comportamientos más diversos y, por lo tanto, hacen que el robot sea más capaz de reaccionar a los cambios ambientales”.
Como se puede ver en el vídeo de arriba, el robot es capaz de reajustar su forma de andar cuando recibe un empujón o una patada. Lo útil es que, en caso de que se vuelque por completo, también sea capaz de volver a ponerse en pie. Esto lo haría más útil en un entorno del mundo real y potencialmente significaría menos supervisión humana mientras lleva a cabo sus tareas.
"Esto significa que muchas de las tareas se pueden realizar de forma más fiable", continuó Hwangbo. “El punto débil de los robots existentes en la práctica es su fiabilidad. En caso de caída, debe intervenir un operador humano. Esto disuadió a las industrias de utilizar sistemas con patas. Nuestra contribución hace que los sistemas con patas sean más prácticos”.
ANYmal se puso a prueba recientemente cuando se utilizó para llevar a cabo Inspecciones en una de las plataformas de distribución de energía marinas más grandes del mundo. en el Mar del Norte.
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