Az Aligning Simulation and Real Physics (ASAP) nevű rendszer lényege, hogy a robotok mozgását először szimulációban tanítják be, majd valós világbeli adatokkal finomhangolják, hogy pontosan alkalmazkodjanak a fizikai környezethez — olvasható az Interesting Engineeringen.
A videón látszik, hogy a humanoid robotok híres sportolók ikonikus pillanatait tűpontosan leutánozzák.
A kétlépcsős tanulási folyamat során az algoritmus figyelembe veszi a dinamikai eltéréseket, amelyeket egy speciális delta cselekvési modell segítségével korrigál.
A kutatók szerint a humanoid robotok eddigi fejlesztései főként a helyváltoztatásra összpontosítottak, míg a teljes testet érintő, összetett atlétikai mozgások reprodukciója komoly kihívás elé állította a szakembereket. A szimuláció és a valós fizika közötti eltérések ugyanis gyakran korlátozzák a robotok mozgékonyságát.
Az ASAP azonban képes áthidalni ezt a szakadékot, és lehetőséget teremt arra, hogy
a humanoid robotok dinamikus, koordinált mozgásokat hajtsanak végre, akár sportolói szintű precizitással.
A kutatók szerint az új megközelítés nemcsak a robotok mozgékonyságát javíthatja, hanem hozzájárulhat az intelligens vezérlőrendszerek fejlődéséhez is.
A jövőbeli fejlesztések célja, hogy a robotok képesek legyenek a sérülések elkerülésére, valamint mozgásrögzítő rendszerek helyett kamerák és érzékelők segítségével tanuljanak.
A kutatás eredményeit az arXiv folyóiratban publikálták, és a humanoid robotika egyik legígéretesebb előrelépéseként tartják számon.
Kapcsolódó tartalom
A kiemelt képen Cristiano Ronaldo a portugál labdarúgó-válogatott edzésén. (Fotó: MTI/EPA-LUSA/Hugo Delgado)