roboforum.ru

Моя работа!

Робот самостоятельно учится ходить. Алгоритм новый.
Видео:


Представленный робот имитирует поведение биологических существ в части прогнозирования результатов действий.

Пример. Человек, имея определённый опыт, затрачивает минимум времени на принятие решения о дальнейшем действии. В данном случае мы можем говорить об автоматизме действия. Но в сложных ситуациях мы можем наблюдать явление прогнозирования человеком дальнейших действий, т.е. выбора варианта действия, который обеспечивает минимум отрицательных последствий и максимум положительных. В сложной ситуации при ограниченности времени принятия решения (испуг и т.п.) мы можем наблюдать явление принятия неоптимального или даже неверного варианта дальнейших действий. Т.е. можно утверждать, что человек постоянно прогнозирует результаты собственных дальнейших действий. Варьируется только время принятия решения в зависимости от наличия опыта действий в данной конкретной ситуации.

Представленный робот действует точно также. Робот имеет в памяти собственную виртуальную модель и виртуальную модель окружающего его пространства. Каждый раз при включении робота его виртуальная модель учится ходить, т.е. ищет оптимальный вариант действия в данных условиях с данными характеристиками робота. Возможны несколько вариантов решения задачи, что отражается в различных способах ходьбы.

Физическая модель робота периодически получает от виртуальной модели робота информацию о найденном на данный момент наилучшем способе передвижения и повторяет его. Также возможен вариант повторения действия только после получения виртуальной моделью робота приемлемого результата. Алгоритм имитирует поведение биологических существ в части прогнозирования результатов действий с последующим выбором/повтором наиболее оптимального варианта действия.

В настоящее время используется процессор 16МГц. Применение более производительного процессора обеспечит возможность поиска решения поставленной задачи в режиме реального времени, что позволит осуществлять передвижение физической модели робота в условиях изменяющихся параметров окружающего его пространства (движение по пересечённой местности и др.).

Внедрение постоянной памяти повысит скорость поиска решения поставленной задачи в сходных условиях. Больше опыт – меньше времени поиска решения. Возможность обмена информацией (опытом) между отдельными единицами роботов в режиме реального времени позволит существенно повысить скорость обучения в сравнении с биологическими системами.

Фактически это означает возможность самостоятельного обучения робота практически любому действию с помощью данного алгоритма.

Страшно представить, что с помощью данного алгоритма можно сделать...

А как он определяет, то что он идет? Что за датчики используются?
Или датчиков нет, и робот надеется только на "виртуальную модель окружающего его пространства"?

Ролик впечатляет
Вот получше бы разглядеть это чорный силуэтик... Фоток там, при нормальном освещении.

Динамическая ортоадаптация? А будут ли хоть какие-то подробности? (ну хотя бы "железная" часть)

Ух ты, как интересно!

Ключевая фраза: алгоритм имитирует поведение биологических существ в части прогнозирования результатов действий с последующим выбором/повтором наиболее оптимального варианта действия.

Т.е. виртуальная модель «пробует» различные варианты действия (в т.ч. и ошибочные), а физическая модель повторяет только правильные (которые обеспечивают максимум «хорошо» и минимум «плохо»).

Уже опубликовали статью на нашем новостном портале: http://tech.onliner.by/2013/05/02/robot-3/

какая интересная весч!! подойдет для моих робов апокалипсиса аффтар если не фейк, пиши письма америкосам, проспонсируют на ура(^_^)

robovan, столь преждевременные радужные прогнозы случаем не от крикливой статейки в которой затесалось нелепое сравнение с поделками бостон дайнэмикса?

Т.е. виртуальная модель «пробует» различные варианты действия (в т.ч. и ошибочные), а физическая модель повторяет только правильные (которые обеспечивают максимум «хорошо» и минимум «плохо»).

То есть робот реальную окружающую среду не анализирует и препятствия обнаруживать не может?

citizen, вот этот текст

bionics писал(а):Каждый раз при включении робота его виртуальная модель учится ходить, т.е. ищет оптимальный вариант действия в данных условиях с данными характеристиками робота.

подразумевает наличие обратной связи. т.е. либо тс недоговаривает, что он использует (вариантов же не так и мало - потенциометры, аксель, гиро, энкодеры, тензодатчики,...), либо всё это пустое бла-бла-бла. что-то мне подсказывает, что всё-таки первый вариант.

Интересно...

Добавлено спустя 3 минуты 23 секунды:
А во сколько обошлось сие чудо?

намного интересней узнать, действительно ли есть обратная связь, какие источники + посмотреть более презентабельное видео обучения + узнать, зачем патентовать дырку от бублика.

эта штука ходит и за это уже огромный + автору.
интересует механика ног и сенсоры дающие инфу о физическом мире.
по поводу ПО. ждем запуск кода на мощной "железяке". еще вариант не мелочиться, а ставить сразу мощный мозг( intel NUC) камеру расстояний http://www.primesense.com/developers/get-your-sensor/ для съемки поверхности и вперед на уличные прогулки по камням,земле,веткам, листьям и пр. учиться, учиться, учиться.

Прототип виртуальной модели робота (ПК-версия):

http://www.youtube.com/watch?v=YxzV_ltl5zo

хех, а так хорошо тема начиналась.