На информационном ресурсе применяются рекомендательные технологии (информационные технологии предоставления информации на основе сбора, систематизации и анализа сведений, относящихся к предпочтениям пользователей сети "Интернет", находящихся на территории Российской Федерации)

Регионы России

315 подписчиков

Свежие комментарии

  • Сергей Карабухин
    ...Уголовные дела надо открывать...Все фашисты-националисты-бандеровцы – должны быть либо уничтожены – либо седеть за...Министр обороны П...
  • Сергей Карабухин
    ...Уголовные дела надо открывать...Все фашисты-националисты-бандеровцы – должны быть либо уничтожены – либо седеть за...Совет Евросоюза п...
  • Александр Зиборов
    Речи Путина становятся всё менее приятными для Коллективного Гитлера - Запада (США, НАТО, ЕС, мировая закулиса и пр.)...Западные СМИ отре...

Инженеры из Венского технического университета обучили роботов чистке раковины под наблюдением человека

Инженеры из Венского технического университета разработали инновационный алгоритм обучения для роботов, который позволяет им осваивать сложные задачи, наблюдая за действиями человека. В недавнем эксперименте роботизованная рука успешно очистила раковину, следуя примеру человека.

Чистка раковины представляет собой сложную задачу, требующую понимания угла, силы и скорости движений для эффективного очищения её различных частей.

Вместо создания сложных алгоритмов для программирования всех этих нюансов, исследователи решили использовать метод обучения на основе наблюдения.

Во время эксперимента была разработана специальная чистящая губка, оснащенная датчиками силы и положения. Человек многократно очищал верхнюю часть раковины, покрытую имитирующей грязь краской, в результате чего собирались данные для обучения нейронной сети. Эти данные позволили роботу преобразовать входные параметры в шаблоны движений, которые он затем применил для очистки всей раковины.

Хотя задача заключалась только в чистке раковины, специалисты отмечают, что данная техника открывает двери для выполнения роботами различных задач на других поверхностях, таких как шлифовка, покраска или сварка. Более того, исследования показывают, что несколько роботов могут обучаться друг у друга, применяя изученные движения к индивидуальным задачам.

Актуальные результаты работы команды были представлены на конференции IROS 2024, где они получили награду «Лучшая прикладная работа».

]]>

 

Ссылка на первоисточник

Картина дня

наверх