Роботы научились двигаться даже после «тяжелых ранений» | Наука 21 век

Наука 21 век » Роботы научились двигаться даже после «тяжелых ранений»





Роботы научились двигаться даже после «тяжелых ранений»

Август 1st, 2013

Роботы научились двигаться даже после «тяжелых ранений»Чего стоит робот, который, оставшись в одиночестве, в сложных условиях, ломается при первой же внештатной ситуации? Представьте, что его отправили в опасную зону, откуда его невозможно эвакуировать, и тем более починить на месте. Роботы, способные выполнять такие задания, стоят недешево, и умение самостоятельно устранять повреждения очень бы им помогло. Но если робот не может «починиться», он может научиться продержаться, несмотря на «ранения». Эта идея и стоит за новым шестиногим роботом, который способен придумать, как наилучшим образом исправить собственную походку после потери «ноги», сообщает Gizmag.

Роботы научились двигаться даже после «тяжелых ранений»Разработанный роботехниками из Университета Пьера и Марии Кюри (Париж) гексапод руководствуется алгоритмом З-устойчивости к внешним воздействиям (З – это сокращение от «на основе заменяемости»). Когда все шесть ног работают нормально, робот весело семенит со скоростью 26 см/сек. Обрежьте одну из передних ног «до колена» - и скорость упадет до 8 см/сек. Но после 20 минут проб и ошибок робот придумывает новый способ ходьбы – и скорость снова вырастает, до 18 см/сек.

Главное здесь то, что робот заранее представляет т.н. «модель себя» - иными словами, он понимает собственное анатомическое устройство. Сначала инженеры думали, что робот в такой ситуации должен внимательно проанализировать «хромоту» и придумать новую походку, исходя из сложившейся ситуации. Но парижские робототехники утверждают, что робот быстрее найдет выход, если переберет ряд альтернативных вариантов походки на основе неповрежденного состояния, а потом быстро проверит их на практике – и так отберет лучший.

За 20 минут гексапод попробовал 25 вариантов – одновременно видеокамера посылала данные специальному алгоритму, оценивающему пройденное расстояние. Таким образом робот мог сравнить свою реальную производительность с «нормой» - походка, при которой два показателя максимально совпадали, и была выбрана в итоге.

Артём Космарский nauka21vek.ru