Инженеры из Университета Лидса и Университетского колледжа Лондона разработали систему глубокого обучения с подкреплением (DRL), позволяющую роботам без предварительной подготовки и особых сенсоров преодолевать сложные ландшафты.
Учёные, вдохновлённые природными механизмами передвижения четвероногих животных, создали технологию, позволяющую роботам динамически изменять походку в зависимости от условий окружающей среды. И роботы успешно справились с этой задачей.
Подобно животным, которые могут переходить от крадущейся походки к бегу или галопу в зависимости от ситуации, эта система обеспечивает мгновенную адаптацию стиля передвижения робота при изменении типа поверхности. Во время первых испытаний робопсы успешно преодолевали сложные рельефы без предварительного обучения, демонстрируя высокую степень адаптивности к ландшафтам.
Эти достижения открывают новые перспективы для применения робототехники в разнообразных и непредсказуемых средах, приближая их функциональность к возможностям живых существ. В будущем таких роботов можно будет использовать во время поисково-спасательных операций.