Ma `lumot

Robotlar harakat qilishdan oldin o'ylashni o'rgatishdi

Robotlar harakat qilishdan oldin o'ylashni o'rgatishdi


We are searching data for your request:

Forums and discussions:
Manuals and reference books:
Data from registers:
Wait the end of the search in all databases.
Upon completion, a link will appear to access the found materials.

Nazariy ish mashinani o'rganishni tezlashtirish uchun kvant hisoblashdan foydalanishga qaratilgan / SINCSource: Eurekalert

Uylar va korxonalardagi oddiy vazifalarni o'z zimmamizga olsak, bizning kundalik hayotimizda robotlarning soni ko'paymoqda. O'zlarining vazifalari davomida ushbu robotlar asboblar, shkaflar, tortmachalar va boshqa birlashtirilgan narsalar singari bo'g'inli narsalarning keng doirasiga duch kelishadi. Ushbu ob'ektlar cheksiz ko'p miqdordagi kelishuvlarni va pozalarni taklif qiladi va robotlar ushbu bo'shliqlarda ob'ektlarni ko'chirish yoki olish uchun pozalarning barcha mumkin bo'lgan o'zgarishlarini tezda aniqlab olishlari kerak.

BOShQALAR: NVIDIA ROBOTLARNI INSONLAR QARASIDA XAVFSIZ ISHLASHGA O'RGATISH UChUN YANGI TADQIQOT LABINI OCHADI

Muammo shundaki, robotga ushbu barcha pozlarning xilma-xilligini qanday qilib o'rgatish kerak va u tartibsiz, rejasiz muhitda qanday harakat qilishi mumkin.

Robot idrokini takomillashtirish maqsadida, Kartik Desingh boshchiligidagi Michigan shtatidagi Ann Arber universiteti olimlari qo'shma ob'ektlarning turli xil potentsial pozalarini hisoblab chiqadigan va baholaydigan uslubiy algoritmni yaratdilar. Siqilgan algoritm robotni harakatlarini muvofiqlashtirishga o'rgatadi. Tadqiqot haqida maqola "Pozitsiyani baholash va artikulyatsiya qilingan ob'ektlarni manipulyatsiya qilish uchun parametrik bo'lmagan e'tiqodni samarali targ'ib qilish"ushbu haftada nashr etilganIlmiy robototexnika jurnal.

Robotlar harakat qilishdan oldin o'ylashadi

Oxir oqibat, bu juda foydali bo'ladi va ombor robotlari yoki uy robotlariga xizmat ko'rsatishni yaxshilaydi, chunki ular o'zaro ta'sir qilish va qo'shma narsalar va asboblar atrofida harakat qilish qobiliyatini keskin oshiradi.

Oshxona va uning shkaflari atrofida tez yurish uchun robot ma'lum harakatlar majmuasini mashq qilib, shkafning pozalarini (masalan, tortmalarni yopish va ochish) tushunishi va bilishi kerak.

Qiyinmi? Normdagi farq.

Masalan: Agar oshxonadagi sochiqni tortma yoki shkafga sochib qo'ysangiz, robot endi ob'ektni tanimaydi va keyingi harakatni bilmaydi.

Yangi algoritm tufayli robot endi buni inobatga oladi, barcha mumkin bo'lgan o'zgarishlarni boshdan kechiradi va shu bilan birga u atrofida aylanib, tartibsiz muhitda va uning atrofida qanday ishlashni biladi. Ilgari bunday bo'lmagan.

Algoritmni tushunish

Desingh va uning hamkasblari PMPNBP deb nomlangan algoritmni yaratdilar, bu esa pozlarni baholash ketma-ketligining turli xil variantlarini tashkil etuvchi tasodifiy o'zgaruvchilarni shakllantiradi. Buning uchun robotning oldingi tushunchalaridan foydalaniladi.

Hozirgi vaqtda PMPNBP orqali 100 ta takroriy takrorlash ishlatilmoqda, shunda ko'pchilik idish-tovoq sochiqlarini shkafi usulida tashlashi mumkin.

PMPNBP muvaffaqiyatining kaliti? Tadqiqotchilarning ta'kidlashicha, bu faraz qilingan egaliklarning butun ob'ektini aylantirish uchun qisman kuzatuvlari tufayli. Birlashtirilgan narsalarning pozlari taxmin qilinayotganda aniqroq va sistematikroq bo'lib, PAMPASdan oldinroq sakrab o'tilgan, bu avvalgi usul edi.


Videoni tomosha qiling: A Haber Ekranlarında Yayınlanan Yerli ve Milli Robot Akıncı-4 Haberi (Iyun 2022).