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『科技头条』新的算法使机器人能够在陌生的地形上行走

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在模拟中对机器人进行训练,使其能够记住如何摆脱粘性情况,从而使其在现实生活中能够更平稳地穿越困难的地形。

瑞士苏黎世联邦理工学院的Joonho Lee及其同事训练了一种神经网络算法,该算法旨在在类似于视频游戏的模拟环境中控制四足机器人,该环境充满了丘陵,台阶和楼梯。

研究人员告诉算法,该算法应尝试朝哪个方向移动,并限制其旋转速度,以反映真实机器人的功能。然后,他们开始在算法中进行随机运动的算法,以正确的方式奖励该算法,否则将对其进行惩罚。通过累积奖励,神经网络学会了如何在各种地形上移动。

当前,大多数机器人会使用预先编程的反应实时响应周围环境的测量,这是第一次遇到每个问题。神经网络使机器人可以从错误中汲取经验,并且通过首先在模拟中训练算法,团队可以限制风险并降低成本。

我们无法将其带入我们想要对其进行训练的真实地形,因为它可能会损坏机器人,这非常昂贵,” Lee说。

研究人员最初使用的是一个小型神经网络,该网络预先装有关于模拟环境的知识,从而使算法能够通过从虚拟传感器获取输入并记住它们来快速学习。然后,他们将这些知识转移到用于控制真实机器人的大型网络中。

借助这种经验,该机器人能够每秒在苔藓土地上移动0.452米-是其默认编程下移动速度的两倍以上。

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