- Nintendo удалось продать более 3,5 млн... (416)
- Советник президента США тоже выступил против... (417)
- OpenAI выпустила мощную модель o3-pro, но... (435)
- Запуск беспилотных такси Tesla в Остине... (443)
- Snap выпустит AR-очки Specs в следующем году... (513)
- Новая статья: Обзор смартфона IQOO Neo 10:... (560)
- Назван первый Android-смартфон с поддержкой... (542)
- Razer выпустила набор для сборки кастомной... (544)
- Студию разработчиков Days Gone настигла... (552)
- ChatGPT проиграл в шахматы процессору с... (604)
- Европейцев не очень интересуют складные... (530)
- Астрономы разглядели детали структуры и... (551)
- Смартфоны активно отбирают трафик у ПК. На... (521)
- Samsung потроллила Apple за анонс функций... (494)
- В iOS 26 спутниковая связь выходит за рамки... (515)
- Дополнение Overture к Lies of P оказалось... (527)
Учёные создали алгоритм машинного обучения HUMANUP, позволяющий человекоподобным роботам самостоятельно подниматься после падения
Дата: 2025-02-27 19:18
Исследователи из Университета Иллинойса разработали алгоритм машинного обучения, который позволяет человекоподобным роботам автоматически подниматься после падения. Это достижение может значительно повысить автономность роботов и способствовать их более широкому применению в будущем.
Человекоподобные роботы, имеющие схожую с людьми структуру тела, способны эффективно выполнять широкий спектр задач в реальных условиях. В последние годы эти роботы и алгоритмы их управления существенно усовершенствовались, позволяя им двигаться быстрее и имитировать различные человеческие движения. Однако, в отличие от людей, которые могут легко подняться после падения, роботы часто оказываются беспомощными в таких ситуациях, требуя вмешательства человека.

Новый алгоритм, названный HUMANUP, использует подход reinforcement learning (обучение с подкреплением) для улучшения способности роботов подниматься независимо от их положения после падения. Как отмечают авторы исследования Сяолинь Хэ, Рунпэй Дун и их коллеги: «Ручная разработка контроллеров для подъёма затруднена из-за разнообразных конфигураций, в которых может оказаться робот после падения, и сложных поверхностей, на которых ожидается работа человекоподобных роботов».
HUMANUP работает в два этапа. На первом этапе алгоритм фокусируется на определении оптимальных траекторий движения конечностей, позволяющих роботу подняться, с минимальными ограничениями на плавность и скорость выполнения движений. На втором этапе происходит оптимизация найденных движений, превращая их в плавные и медленные действия, которые робот может выполнить независимо от своего положения и типа поверхности.
Исследователи протестировали свой алгоритм как в симуляциях, так и в реальных условиях, используя человекоподобного робота Unitree G1, разработанного китайской компанией Unitree Robotics. Результаты оказались весьма обнадёживающими: робот смог автономно подняться после падения в различных положениях и на разных поверхностях.

«Мы обнаружили, что наши инновации позволяют реальному роботу G1 подниматься из двух основных положений: а) лёжа на спине и б) лёжа лицом вниз. Оба варианта были протестированы на плоских, деформируемых, скользких поверхностях и склонах, включая скользкую траву и снежное поле», — сообщают авторы исследования. «Насколько нам известно, это первая успешная демонстрация алгоритмов подъёма для человекоподобных роботов размером с человека в реальных условиях».
Разработанный алгоритм может быть в дальнейшем усовершенствован и применён к другим человекоподобным роботам, наделяя их способностью автоматически подниматься после падения. Это значительный шаг вперёд в развитии робототехники, который может способствовать более широкому внедрению человекоподобных роботов в различных сферах деятельности.
Данное исследование открывает новые перспективы в области автономной робототехники и демонстрирует потенциал машинного обучения в решении сложных задач управления роботами. По мере дальнейшего развития этой технологии можно ожидать появления более устойчивых и самостоятельных человекоподобных роботов, способных эффективно функционировать в разнообразных реальных условиях.
Подробнее на iXBT
Предыдущие новости
Xiaomi представила беспроводные наушники с Wi-Fi — флагманские Buds 5 Pro с тройным драйвером и aptX Lossless
Помимо флагманского смартфона Xiaomi 15 Ultra компания Xiaomi представила сегодня в Китае новые флагманские беспроводные наушники Buds 5 Pro. Это первые беспроводные наушники Xiaomi с поддержкой передачи звука по Wi-Fi (скорость до 4,2 Мбит/с). Новинка также оснащена передовой технологией беспроводной передачи звука aptX Lossless (скорость до 2,1 Мбит/с) и поддержкой...
В московском метро появится поезд без машиниста уже в этом году
Беспилотный поезд запустят на Большой кольцевой линии Московского метрополитена в этом году. Об этом пишет информационное агентство ТАСС со ссылкой на пресс-службу мэра и правительства Москвы. Источник изображения: Dan Roizer /...
Китайцы представили быстро думающий ИИ Turbo S — он отвечает быстрее DeepSeek
Компания Tencent Holdings представила модель ИИ Hunyuan Turbo S, которая, по её словам, превосходит по скорости реагирования на запросы модель DeepSeek R1, обладающую способностью к размышлению. Tencent также отметила, что стоимость использования Hunyuan Turbo S во много раз ниже, чем у предыдущих версий её ИИ-моделей, пишет Bloomberg. Источник изображения:...
Более 6,9 млн записей о россиянах утекло в открытый доступ в январе, сообщил Роскомнадзор
Роскомнадзор за январь 2025 года зафиксировал десять фактов утечек личных данных граждан, что привело к попаданию 6,9 млн записей о россиянах в открытый доступ. В 2024 году регулятор выявил в общей сложности 135 случаев утечек баз данных, содержавших свыше 710 млн записей о гражданах России. Источник изображения:...