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机器人可快速适应损坏状况

Amy Norcross?? 2015年08月28日 ?? 收藏1
一份在自然(Nature)杂志刊登的研究探索一种新型机器人,可克服这些典型版本机械"生物'相关的脆弱性。

来自巴黎皮埃尔和玛丽?居里大学(Pierre and Marie Curie University,又称第六大学)的研究者Antoine Cully、Danesh Tarapore和Jean-Baptiste Mouret描述一个"智能反复试验算法(Intelligent trial-and-error Algorithm)",该算法允许机器人不需要在大型搜索空间自我诊断或预先指定的应急方案情况下,不到两分钟的时间适应损坏。

研究人员声称,用此算法实际在机器人上实验,已成功让五种不同方式造成腿部损伤的机器人可确定适应损坏,这五种方式包括破损、破裂、缺腿,以及一个机械臂关节有14种不同方式的破碎。

智能反复试验算法让已损坏的机器人仍可继续运作。(图片来源:Antoine Cully、Pierre and Marie Curie University)
智能反复试验算法让已损坏的机器人仍可继续运作。(图片来源:Antoine Cully、Pierre and Marie Curie University)

"当受伤时,动物并不会从头开始学习,"本研究资深作者Jean-Baptiste Mouret在一份声明中说到,"相反地,他们会直觉以不同方式活动,这些直觉使其能智慧的选择一些不同的尝试行为,且在测试之后,动物们尽管在受伤状态仍会选择一个可行的方式。我们制造机器人也可以依循上述方法。"

在机器人被配置前,采用自身计算机仿真去打造高效能行为的空间详细地图。这张地图代表机器人的"直觉",对不同的行为它可以执行,且他们会预测价值。根据该研究报告主要作者Antoine Cully的说法,"这些地图可说相当大,在我们利用六足机器人的实验中,地图包含了超过13,000个步法。"如果机器人损坏了,虽然它没有进行任何的自我诊断或自我修复,它可以使用这些直觉导向到一个学习算法并进行实验,以迅速找到一个方法来弥补。

"一旦受损,机器人会变得像一个科学家,"Cully解释,"它会大略先期预期可行的不同行为,然后开始测试这些行为,然而这些预测来自模拟、未损坏的机器人。它必须找出不仅在现实中,也同时在损坏时,其可行的方式。"

"令人惊喜的是,机器人如何快速学习到新的方式来行走。更令人吃惊的是看到一个机器人在约两分钟,从残缺和在周围挥舞的状态,有效地一拐一拐地行走。"Cully补充。

用在"健康的"机器人上,该算法的其他应用程序包括适应不同的地形,或开发意外状况的新行为。"它能够增进机器人的创造能力,进一步协助救难人员而不需要他们持续的关注;建立个人的机器人助理也可以变得更容易,即使机器人一部分被损坏了,仍可持续贡献帮助。"此研究的共同作者Danesh Tarapore说。

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机器人? 机械臂?

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