Китайские исследователи достигли значительного прогресса в когнитивном обучении в окружающей среде и автономной навигации роботов с ногами в полевых условиях, что позволяет им распознавать местность на основе характеристик тактильного и визуального прогнозирования.
Команда ученых из Харбинского политехнического университета на основе поведения животных, в частности механической модели ортогонального или касательного воздействия на грунт, предложила схему спонтанного обучения для роботов с ногами с целью изучения ими физических характеристик местности.
Предложенная схема позволяет подобным роботам взаимодействовать с окружающей средой и корректировать свои когнитивные модели в режиме реального времени и адаптировать их в динамичной среде.
В частности, команда использовала модель контакта ноги с поверхностью для получения характеристик тактильных параметров местности, позволяя роботу «чувствовать» грунт, чтобы узнать степень его мягкости и уровень трения.
Учеными также был предложен метод визуального выделения признаков, который не требует наблюдения за процессом или участия человека, позволяя роботу с ногами автоматически сравнивать различные текстуры поверхности местности в зоне работы.
Также были проведены эксперименты в помещении и на улице на роботе-гексаподе, которые показали, что этот робот может самостоятельно извлекать тактильные и визуальные характеристики местности для создания когнитивных сетей.
Статья о результатах данного исследования опубликована в журнале National Science Review.
Источник: https://russian.news.cn/20230507/8427b0e27c7f453cb31c832990bf349e/c.html
