Швейцарские учёные научили робота преследовать «добычу»

Татьяна Новак

Исследователи из Университета Цюриха и Университета Ольстера научили «робота-хищника» преследовать и ловить другого робота. Об этом пишет Motherboard.

Хотя учёные подсмотрели и устройство, и поведение робота у животных-хищников, они говорят, что имитация «охоты» — всего лишь способ научить машину ориентироваться в пространстве, выделять цель и следовать за ней. «Очевидное применение этой технологии — следование за целью в автономных автомобилях и беспилотниках, но можно представить в будущем и багаж или тележку, которые сами следуют за вами», — говорит профессор Института нейроинформатики Тоби Делбрук.

Робот-хищник" видит в реальном времени и анализирует изменения местоположения "робота-добычи" с помощью камеры DAVIS. Фото: Moeys et al. / ArXiv

Чтобы приблизить машинное зрение к человеческим характеристикам, робота оборудовали нейроморфной камерой DAVIS, которую ещё называют «кремниевой сетчаткой». В отличие от обычной камеры, DAVIS не осуществляет покадровую съёмку — это было бы неэффективно, так как последовательность кадров не даёт реального представления о перемещении цели, особенно, если цель движется быстро. Вместо этого DAVIS использует активно-пиксельные датчики для отслеживания изменений в освещении и передает эту информацию в режиме реального времени. Таким образом робот видит непрерывный визуальный поток, а не набор кадров.

Так видит свою цель робот Robotnik Summit XL, оборудованный камерой DAVIS. Фото: Moeys et al. / ArXiv

Все полученные данные затем обрабатывает нейросеть, которую учёные до этого натренировали на 500 тысячах изображений, снятых как обычной камерой, так и камерой DAVIS. Постоянно обучаясь, робот тратит всё меньше времени на определение «добычи» и её поимку. По словам авторов, Robotnik Summit XL уже ловит её в 80% случаев. «Роботы, управляемые нейронными сетями, хорошо справляются с ситуациями, о которых они узнали из массива данных во время обучения. Но любая неизвестная или новая ситуация часто приводит к неожиданным, иногда — весёлым результатам», — говорит автор работы Дидерика Мойес.

Загрузить еще