Taj okvir omogućava robotima da izvode niz veoma dinamičnih pokreta, uključujući salto unazad i udarce iz borilačkih veština.
Ovaj okvir omogućava humanoidnim robotima da izvrše desetine složenih pokreta sa visokom stopom uspešnosti u stvarnim uslovima, efektivno omogućavajući da "jedan algoritam kontroliše više pokreta", i značajno poboljšava efikasnost u učenju robota naprednim fizičkim veštinama.
Postizanje visokokoordinisanih, dinamičnih akcija dugo je predstavljalo veliki izazov u kontroli robota. Poslednjih godina, učenje potkrepljenjem široko se koristi, omogućavajući robotima da nauče složene pokrete kroz opsežnu obuku u simulaciji. Međutim, kako broj i složenost pokreta rastu, održavanje preciznosti kontrole postaje sve teže, javlja
CGTN.
Za razliku od tradicionalnih metoda učenja potkrepljenjem koje treniraju jednu politiku od početka, OmniXtreme koristi dvostepeni okvir učenja. Prema BIGAI-u, sistem je postigao stopu uspešnosti veću od 90 odsto u više veoma dinamičnih zadataka na humanoidnim robotima.
Ovaj pristup rešava izazov balansiranja preciznosti pokreta i skalabilnosti, a istraživači kažu da bi mogao da posluži kao okvir sledeće generacije za opšte kretanje humanoidnih robota, postavljajući temelje da roboti u budućnosti usvajaju još složenije veštine.
OGLASI RADNO MESTO! Ukoliko imate potrebu za radnom snagom nudimo vam mogućnost da na jednostavan način oglasite poziciju za posao.
Radno mesto možete oglasiti u odeljku Oglasi za posao ili jednostavno klikom na ovu poruku.
Komentari 1
501
Komentari čitalaca na objavljene vesti nisu stavovi redakcije portala 021 i predstavljaju privatno mišljenje anonimnog autora.
Redakcija 021 zadržava pravo izbora i modifikacije pristiglih komentara i nema nikakvu obavezu obrazlaganja svojih odluka.
Ukoliko je vaše mišljenje napisano bez gramatičkih i pravopisnih grešaka imaće veće šanse da bude objavljeno. Komentare pisane velikim slovima u većini slučajeva ne objavljujemo.
Pisanje komentara je ograničeno na 1.500 karaktera.
Napiši komentar