[Алгоритмы, Разработка робототехники, Робототехника] МТИ показал алгоритм оптимизации форм роботов для передвижения по различным поверхностям
Автор
Сообщение
news_bot ®
Стаж: 6 лет 4 месяца
Сообщений: 27286
Исследователи Массачусетского технологического института нашли способ оптимизировать форму роботов для передвижения по различным типам местности. Система RoboGrammar моделирует эти формы и определяет, какая конструкция будет работать лучше всего в заданных условиях.
Системе нужно сообщить информацию о компонентах робота (колеса, шарниры и т. д.), а также о том, по какой местности ему предстоит перемещаться.
Авторы системы отмечают, сейчас разработчики создают роботов привычных форм, к примеру, если речь идет о передвижении по различным типам местности, то они склоняются к четвероногим роботам. Однако более инновационный дизайн может улучшить функциональность.
Для упорядочивания работы системы команда разработала «грамматику графов» — набор ограничений для расположения компонентов робота. Например, прилегающие сегменты ноги должны быть соединены с суставом, а не с другим сегментом ноги. Такие правила гарантируют, что каждый созданный компьютером дизайн работает, по крайней мере, на элементарном уровне. Эти правила основываются на строении животных, в частности, членистоногих. Ученые отмечают, что именно группа членистоногих — это история эволюционного успеха, и составляет более 80% известных видов животных.
RoboGrammar выполняет три последовательных задачи: определение проблемы, составление возможных роботизированных решений и затем выбор оптимальных. Пользователь вводит набор доступных компонентов, таких как двигатели, ноги и соединительные сегменты. Он также указывает выборку пересеченной местности, которая может включать в себя комбинации ступеньки — плоские участки — скользкие поверхности или другие варианты.
С этими входными данными RoboGrammar использует правила грамматики графов для проектирования сотен тысяч потенциальных структур роботов.
Чтобы выбрать лучший дизайн робота, необходимо контролировать движения каждого прототипа и оценивать его функции. Команда разработала контроллер с алгоритмом под названием Model Predictive Control, который отдает приоритет быстрому движению вперед.
Как только каждый смоделированный робот получает возможность свободно перемещаться, исследователи ищут высокопроизводительные варианты с помощью «эвристического поиска по графу». Этот алгоритм нейронной сети итеративно отбирает и оценивает роботов и узнает, какие конструкции лучше подходят для данной задачи.
Извините, данный ресурс не поддреживается. :( Теперь команда планирует создать и протестировать некоторых роботов RoboGrammar в реальном мире. Исследователи отметили, что, несмотря на свободу выбора алгоритма, он все равно чаще склонялся к четвероногим прототипам.
===========
Источник:
habr.com
===========
Похожие новости:
- [Робототехника, Софт] Чем интересна разработка программных роботов RPA?
- [Научная фантастика] Катя. Фантастический рассказ
- [Биотехнологии, Здоровье] Датчик от МТИ поможет обнаруживать поражения печени на ранних стадиях
- [Машинное обучение, Киберпанк, Робототехника, Будущее здесь, Инженерные системы] Даже у роботов хаос в голове: учёные создали ИИ со “спонтанным” поведением
- [C++, Разработка робототехники, Программирование микроконтроллеров, DIY или Сделай сам] ESP32 в окружении VSCode
- [Алгоритмы, Математика] Четырёхмерные таблицы в комбинаторике — два странных способа посчитать сочетания
- [Робототехника, Научно-популярное] Мечтают ли андроиды о нирване?
- [Алгоритмы, Обработка изображений, Машинное обучение] Сегментация данных с видеокамеры
- [Робототехника, История IT, Научно-популярное, Старое железо] Электро, умнейший робот Всемирной выставки 1939 года (перевод)
- [Робототехника, 3D-принтеры] Прямое лазерное выращивания: процесс
Теги для поиска: #_algoritmy (Алгоритмы), #_razrabotka_robototehniki (Разработка робототехники), #_robototehnika (Робототехника), #_mti (мти), #_roboty (роботы), #_razrabotka_robotov (разработка роботов), #_formy (формы), #_algoritmy (алгоритмы), #_algoritmy (
Алгоритмы
), #_razrabotka_robototehniki (
Разработка робототехники
), #_robototehnika (
Робототехника
)
Вы не можете начинать темы
Вы не можете отвечать на сообщения
Вы не можете редактировать свои сообщения
Вы не можете удалять свои сообщения
Вы не можете голосовать в опросах
Вы не можете прикреплять файлы к сообщениям
Вы не можете скачивать файлы
Текущее время: 04-Июл 16:04
Часовой пояс: UTC + 5
| Автор | Сообщение |
|---|---|
|
news_bot ®
Стаж: 6 лет 4 месяца |
|
 Исследователи Массачусетского технологического института нашли способ оптимизировать форму роботов для передвижения по различным типам местности. Система RoboGrammar моделирует эти формы и определяет, какая конструкция будет работать лучше всего в заданных условиях. Системе нужно сообщить информацию о компонентах робота (колеса, шарниры и т. д.), а также о том, по какой местности ему предстоит перемещаться. Авторы системы отмечают, сейчас разработчики создают роботов привычных форм, к примеру, если речь идет о передвижении по различным типам местности, то они склоняются к четвероногим роботам. Однако более инновационный дизайн может улучшить функциональность. Для упорядочивания работы системы команда разработала «грамматику графов» — набор ограничений для расположения компонентов робота. Например, прилегающие сегменты ноги должны быть соединены с суставом, а не с другим сегментом ноги. Такие правила гарантируют, что каждый созданный компьютером дизайн работает, по крайней мере, на элементарном уровне. Эти правила основываются на строении животных, в частности, членистоногих. Ученые отмечают, что именно группа членистоногих — это история эволюционного успеха, и составляет более 80% известных видов животных. RoboGrammar выполняет три последовательных задачи: определение проблемы, составление возможных роботизированных решений и затем выбор оптимальных. Пользователь вводит набор доступных компонентов, таких как двигатели, ноги и соединительные сегменты. Он также указывает выборку пересеченной местности, которая может включать в себя комбинации ступеньки — плоские участки — скользкие поверхности или другие варианты. С этими входными данными RoboGrammar использует правила грамматики графов для проектирования сотен тысяч потенциальных структур роботов. Чтобы выбрать лучший дизайн робота, необходимо контролировать движения каждого прототипа и оценивать его функции. Команда разработала контроллер с алгоритмом под названием Model Predictive Control, который отдает приоритет быстрому движению вперед. Как только каждый смоделированный робот получает возможность свободно перемещаться, исследователи ищут высокопроизводительные варианты с помощью «эвристического поиска по графу». Этот алгоритм нейронной сети итеративно отбирает и оценивает роботов и узнает, какие конструкции лучше подходят для данной задачи. Извините, данный ресурс не поддреживается. :( Теперь команда планирует создать и протестировать некоторых роботов RoboGrammar в реальном мире. Исследователи отметили, что, несмотря на свободу выбора алгоритма, он все равно чаще склонялся к четвероногим прототипам. =========== Источник: habr.com =========== Похожие новости:
Алгоритмы ), #_razrabotka_robototehniki ( Разработка робототехники ), #_robototehnika ( Робототехника ) |
|
Вы не можете начинать темы
Вы не можете отвечать на сообщения
Вы не можете редактировать свои сообщения
Вы не можете удалять свои сообщения
Вы не можете голосовать в опросах
Вы не можете прикреплять файлы к сообщениям
Вы не можете скачивать файлы
Вы не можете отвечать на сообщения
Вы не можете редактировать свои сообщения
Вы не можете удалять свои сообщения
Вы не можете голосовать в опросах
Вы не можете прикреплять файлы к сообщениям
Вы не можете скачивать файлы
Текущее время: 04-Июл 16:04
Часовой пояс: UTC + 5