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这条机械脚如何学会自行行走

  • 2020-01-20 17:09:19

大多数机器人都必须进行编程以执行特定的重复性任务,从煮咖啡和比萨饼到打法。但是,如果机器人可以随着时间的推移而不断改进,例如将不稳定的步伐转变成自信的冲刺的幼儿,那该怎么办?

这是两名南加州大学研究人员的目标,他们构建了一个3肌腱,2关节的机器人肢体,可以自学如何经受反复的考验。生物医学工程学教授,生物运动学与物理疗法教授Francisco Valero-Cuevas博士说:“我们想对大脑和身体进行逆向工程,并创造出令人敬畏的机器人。”

他和南加州大学维特比工程学院的博士研究生Ali Marjaninejad刚刚发表了一篇关于他们工作的论文,该论文的封面是三月号的《自然机器智能》。在出版之前,我们与他们进行了交谈。这是我们对话的摘录和摘录。

您能解释一下您的新机器人肢体如何“学习”走路吗?

之所以将此算法称为“通用到特定”或G2P,是因为我们首先让系统随机播放以内化腿部的一般属性,例如儿童[学习走路]。然后,当它每次完成给定任务的良好性能时,我们都会给予奖励。在这种情况下,将跑步机向前移动。这被称为强化学习,因为它类似于动物对积极强化的反应方式。

在实验中与我们讨论,该实验使用了一种称为“马达胡说”的方式,例如新生的小马“想出了”如何尽快运行以避免掠食者?

[上午]该过程分为两步:首先进行交谈,然后执行。但是更详细地说,这会产生有趣的结果。首先,它允许快速学习足够好的解决方案-例如需要尽快行走的小马。在另一个层面上,运动的bab声与动物训练神经系统下部(如脊髓)的方式类似,后者直接控制肌肉。因此,胡说八道可以创建一个预调节系统,然后“高级”控制器可以使用该系统,例如大脑如何使用脊髓控制身体。如果将这两者结合起来,机器人将学会快速行走,即使不是很好。随后,算法将继续完善如何利用系统的复杂动力学。就像您和我一样,它将在每次执行任务时继续学习以提高其性能。

这与当前的机器人控制器有很大不同吗?

[AM]是的。这与当今的机器人控制方法相反,后者主要依靠精确的方程式,复杂的计算机模拟或数千次重复来完善任务。大自然没有时间的奢侈;动物需要快速学习以做好事情,才能再过一天。

肢体如何创建“神经网络”,使其知道如何运动?

[AM]该算法的内部部分是将学习编码为简单的3层神经网络的连续训练。在胡言乱语的阶段,系统将向电动机发送随机命令并感应关节角度。然后,它将训练3层神经网络,以猜测哪些命令将产生给定的运动。然后,我们开始执行任务并加强良好行为。即使这样,每次执行任务时的电动机命令和关节角度(即其“经验”)也将用于改进此神经网络的权重。

这肢也有肌腱吧?就像人类一样?

[博士确实是[Francisco Valero-Cuevas]。大多数机器人系统都是通过直接旋转马达的马达来控制腿部和手臂的关节。大自然没有那种奢侈,因为它的肌肉必须通过肌腱在远处起作用。因此,生物肢体的物理,力学和数学与传统机器人根本不同。因此,我们想探究这些“复杂的”解剖学的意义,这些解剖学使动物具有多功能性和敏捷性,我们希望我们的机器人具有这种​​多样性。我们之所以选择控制这种受生物启发的腿,是因为只有这样,我们才能面对大脑产生运动所面临的实际问题。

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