МОСКВА, 24 октября. /ТАСС/. Специалисты Московского физико-технического института (МФТИ) разработали виртуальную модель-симулятор для обучения антропоморфных (похожих на человека) роботов, сообщили в пресс-службе МФТИ. Модель существенно облегчает "настройку" робота, чтобы он не падал и не сбивался с пути.

Как пояснили ученые, для того, чтобы антропоморфный робот двигался уверенно и не сбивался с пути, обучающим его пользователям необходимо четко знать его параметры: вес конечностей, демпфирование (подавление колебаний) или трение в суставах. Особенно это важно для обучения с подкреплением, где робот в виртуальной среде методом проб и ошибок учится выполнять задачи, получая "вознаграждение" за успешные действия.

"На базе дифференцируемого симулятора MuJoCo-XLA ученые МФТИ встроили этап "самонастройки" модели прямо в процесс обучения. Используя данные о положении, скорости и управляющих сигналах, симулятор сам вычисляет, как именно нужно изменить массу, трение и инерцию, чтобы поведение виртуального двойника совпало с поведением реального робота", - отметили в пресс-службе.

Эксперименты на двуногом роботе "Mini " показали: новый подход на 75% уменьшает отклонение и на 46% увеличивает пройденное расстояние в заданном направлении. По мысли разработчиков, это открывает путь к созданию agile-роботов - маневренных и гибких роботов, способных плавно передвигаться и быстро адаптироваться к изменениям в окружающей среде.

"Обычно, чтобы точно определить параметры робота, на него приходится вешать множество дорогих и неудобных датчиков. Наша модель использует только данные о положении, скорости частей робота и управляющих командах, которые подаются на его моторы. На их основе симулятор оптимизирует параметры и настраивает виртуальную копию робота. Это позволяет уже реальному работу идеально повторять его сценарии", - рассказал член авторского коллектива, аспирант Вячеслав Ковалев. 

РоссияМосква