Робот сымитировал прыжок Криштиану Роналду и походку Леброна Джеймса
Новая технология позволяет гуманоидным машинам повторять даже самые необычные движения с исключительной ловкостью. В течение многих лет ученые стремились разработать гуманоидных роботов, которые не уступали бы в ловкости нам — людям. Но большинство усилий уходило на воссоздание правильной ходьбы, бега, прыжков, плавания и подобного, а не на атлетические движения. Но теперь ситуация в корне изменилась, ведь сотрудники Университета Карнеги-Меллон и представители Nvidia смогли придать выразительности и верхней части тела робота. Команда специалистов разработала систему ASAP (Aligning Simulation and Real Physics), которая позволяет машинам выполнять самые сложные маневры с исключительной ловкостью. Как пример: имитировать вращение в воздухе Криштиану Роналду или фирменный бросок Коби Брайанта с разбега. Однако это все еще остается сложной задачей, но уже из-за аппаратных ограничений и несоответствием между симуляцией и физикой реального мира. Обычно, чтобы преодолеть этот пробел, ученые используют 3 подхода: идентификацию системы, рандомизацию домена и методы обучаемой динамики. Первый оценивает физические параметры, но опирается на уже просчитанные пространства, тем самым ограничивая адаптивность. Второй работает с рандомизированными параметрами, но приводит к осторожным движениям. Ну, а третий использует данные реального мира, но остается неизученным для гуманоидных роботов.
Новая технология позволяет гуманоидным машинам повторять даже самые необычные движения с исключительной ловкостью.
В течение многих лет ученые стремились разработать гуманоидных роботов, которые не уступали бы в ловкости нам — людям. Но большинство усилий уходило на воссоздание правильной ходьбы, бега, прыжков, плавания и подобного, а не на атлетические движения. Но теперь ситуация в корне изменилась, ведь сотрудники Университета Карнеги-Меллон и представители Nvidia смогли придать выразительности и верхней части тела робота.
Команда специалистов разработала систему ASAP (Aligning Simulation and Real Physics), которая позволяет машинам выполнять самые сложные маневры с исключительной ловкостью. Как пример: имитировать вращение в воздухе Криштиану Роналду или фирменный бросок Коби Брайанта с разбега. Однако это все еще остается сложной задачей, но уже из-за аппаратных ограничений и несоответствием между симуляцией и физикой реального мира.
Обычно, чтобы преодолеть этот пробел, ученые используют 3 подхода: идентификацию системы, рандомизацию домена и методы обучаемой динамики. Первый оценивает физические параметры, но опирается на уже просчитанные пространства, тем самым ограничивая адаптивность. Второй работает с рандомизированными параметрами, но приводит к осторожным движениям. Ну, а третий использует данные реального мира, но остается неизученным для гуманоидных роботов.
