- Складной iPhone Fold может оказаться в... (588)
- YouTube разрешит зрителям отключать... (212)
- Blue Origin научилась извлекать пригодный... (399)
- «Готовы вступить в битву!»: Lenovo задумала... (194)
- Китай разгоняет производство памяти: YMTC... (205)
- Обновлённый электромобиль Mercedes-Benz EQS... (377)
- Nvidia опровергла слухи о намерениях купить... (412)
- Космический дата-центр — уже реальность:... (382)
- Всё под рукой: в Италии построили подземный... (491)
- M**a может свергнуть Google с вершины рынка... (442)
- Supermicro выпустила компактные серверы на... (381)
- Инвесторы усомнились, что OpenAI... (399)
- Microsoft не удалит Copilot из Windows 11, а... (408)
- Физик из Албании разработал флеш-память в... (579)
- ИИ-помощник «Алиса Про» заработал в почте... (539)
- «Игромир», но не тот: игровой облачный... (552)
Ученые создали симулятор Pyastrobee для обучения робота Astrobee работе с мягкими грузами на МКС
Дата: 2025-05-19 15:50
Исследователи из Стэнфордского университета, Кембриджского университета и Центра Эймса NASA разработали Pyastrobee — симулятор с открытым кодом, предназначенный для обучения робота Astrobee манипуляциям с деформируемыми грузами на Международной космической станции. Эта разработка позволяет роботу эффективно перемещать мягкие грузовые мешки между модулями МКС, избегая столкновений с препятствиями.
Astrobee — система из трёх кубических свободно летающих роботов, созданная NASA для автоматизации рутинных задач астронавтов на МКС. Предыдущие испытания показали, что робот испытывает трудности при работе с деформируемыми объектами, такими как виниловые грузовые мешки, из-за сложности прогнозирования их поведения при захвате. Pyastrobee решает эту проблему, моделируя физические свойства мягких грузов и среду МКС с использованием физического движка Bullet.
Симулятор интегрирован с инструментами машинного обучения, включая библиотеки Gymnasium и Stable Baselines, что позволяет тестировать стратегии управления на основе обучения с подкреплением (RL). «Pyastrobee уникален благодаря моделированию деформируемых грузов и использованию Python, что упрощает разработку и интеграцию с другими робототехническими инструментами», — отметил Даниэль Мортон, ведущий автор исследования.
Для управления Astrobee исследователи применили модельно-предсказывающий контроллер с использованием симулятора в качестве модели движения робота и груза. Это позволило обойти сложность создания аналитических моделей для деформируемых объектов. Испытания показали, что подход обеспечивает точное перемещение грузов, а модели с разной степенью детализации позволили оценить баланс между вычислительной точностью и скоростью.
Pyastrobee доступен на GitHub и может использоваться инженерами и студентами для разработки алгоритмов космической робототехники. В будущем команда планирует повысить вычислительную эффективность контроллера, внедрить фильтры безопасности для предотвращения столкновений и исследовать совместную работу нескольких роботов Astrobee для повышения стабильности транспортировки.
Подробнее на iXBT
Предыдущие новости
SpaceX за $30 млн получает технологии для борьбы с помехами в спутниковой связи
Компания Akoustis Technologies, разрабатывающая ключевые компоненты для современной связи — высокочастотные радиофильтры на объёмных акустических волнах (BAW), завершила продажу основных активов Tune Holdings Corp, дочерней структуре SpaceX. Сделка на сумму $30,2 млн, одобренная Судом по делам о банкротстве округа Делавэр 25 апреля 2025 года, позволит сохранить большую часть...
Неприлично дешёвые японские кроссоверы — новая реальность. Цены на новые Honda WR-V в Россию упали до 1,5 млн рублей
В России продолжают появляться кроссоверы Honda WR-V, который ввозят при помощи параллельного импорта. При этом сегодня цены упали до 1,54 млн рублей, что делает его одним из самых доступных новых автомобилей на рынке. В марте они стоили от 1,7 млн рублей. Импортируемые из-за рубежа машины предлагаются преимущественно под заказ. Например, праворульный WR-V за 1,54 млн рублей...
Гарвард охотится за НЛО: новая обсерватория использует ИИ для поиска аномальных явлений
В Гарвардском университете функционирует специализированная обсерватория, ведущая непрерывное наблюдение за небом с целью выявления неопознанных аномальных явлений. Инициированный в 2021 году физиком-теоретиком Ави Лоебом, проект Galileo использует передовые методы машинного обучения и сенсорные технологии для анализа атмосферных аномалий. Изображение сгенерировано Grok...
MSI показала на Computex 2025 игровой десктоп MEG Vision X AI 2nd с человеко-машинным интерфейсом
Компания MSI показала на выставке Computex 2025, проходящей сейчас на Тайване, игровой настольный компьютер MEG Vision X AI 2nd с новым человеко-машинным интерфейсом (HMI) от MSI с ИИ. Фронтальная панель десктопа представляет собой сенсорный экран, позволяющий взаимодействовать с разными ИИ-моделями. MEG Vision X AI 2nd получил 13-дюймовый сенсорный экран с разрешением...