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研究者たちはロボットに走り方を教えた。 今彼らは彼らに歩き方を教えています

以前のプロジェクトでは、オレゴン大学の研究者らは同じ強化学習技術を使用して、Cassie という名前の二足歩行ロボットに走り方を教えていました。 このアプローチは功を奏し、キャシーは屋外 5K を走った最初のロボットとなり、その後 100 メートルを走る最速の二足歩行ロボットとしてギネス世界記録を樹立し、ある場所から別の場所へ簡単にジャンプする能力を習得しました。 ロボットが運動的な動作をするように訓練するには、非常に狭い環境で非常に複雑なスキルを開発する必要がある、とバークレー大学の博士課程の学生、イリヤ・ラドサボビッチは言う。彼はディジットを訓練して、広範囲の荷物を運び、棒でつついたときに自身を安定させるように訓練した。 「私たちはその逆で、幅広い環境において非常に単純なスキルに重点を置いています。」 ヒューマノイドロボット工学におけるこの新しい研究の波は、速度や能力にはあまり関心がなく、機械を堅牢にし、適応できるようにすることに重点が置かれています。これは、機械を現実の世界で役立つようにするために最終的に必要なことです。 人型ロボットは、重い物体を運ぶときにバランスを取るのに苦労することが多いため、作業環境では依然として比較的まれです。 工場や倉庫でさまざまな重さの物体を持ち上げるように設計されたロボットのほとんどは、4 脚以上のより安定したベースを備えている傾向があるのはこのためです。 しかし研究者らは、AI技術を使って人型ロボットの信頼性を高めることで、この状況を変えたいと考えている。 強化学習は「この種の操作スキルを訓練するための、より柔軟で迅速な新しい方法」をもたらすだろうとファーン氏は言う。 彼と彼のチームは、来月日本で開催されるロボット工学とオートメーションに関する国際会議である ICRA で研究結果を発表する予定です。 最終的な目標は、人間がロボットに、ある棚から箱を拾い上げて別の高い棚に押し込むなどの目的のタスクのビデオを見せ、それ以上の指示を必要とせずにロボットにそれを実行させることができるようにすることです。ファーンは言います。 この種の行動をロボットに観察、模倣させ、迅速に学習させることができれば非常に便利だが、それでもまだ課題が残っていると、研究には関与していないニューヨーク大学コンピューターサイエンス助教授レレル・ピント氏は語る。 「もしそれが実現できたら、私はとても感銘を受けるでしょう」と彼は言います。 「これらは難しい問題です。」 #研究者たちはロボットに走り方を教えた #今彼らは彼らに歩き方を教えています