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Dem Roboter wurde beigebracht, sich an die Wand zu lehnen, um nicht zu fallen

Dem Roboter wurde beigebracht, sich an die Wand zu lehnen, um nicht zu fallen

Wissenschaftler der Universität Lothringen (Frankreich) haben ein Schadensreflexsystem oder D-Reflex entwickelt, das dem humanoiden Roboter TALOS hilft, sich gegen eine Wand zu lehnen, wenn eines seiner Beine behindert ist und er beginnt, das Gleichgewicht zu verlieren.

Das System basiert auf den Algorithmen eines auf 882.000 Simulationen trainierten neuronalen Netzes – der Roboter findet schnell einen Punkt an einer nahen Wand, an dem es sich lohnt, sich anzulehnen, um höchstwahrscheinlich das Gleichgewicht zu halten. Die Maschine kennt die Art ihrer eigenen Verletzungen nicht, streckt aber ihren Arm so schnell aus wie eine Person, die versucht, nicht zu fallen. Die Aktionen des Roboters ähneln tatsächlich den Bewegungen eines Menschen – auch er streckt seine Hand ohne viel Anmut aus und stoppt sie im Moment des Kontakts mit der Wand. Und es hilft, in drei von vier Fällen nicht zu fallen.

Das D-Reflex-System ist keine Garantie gegen Stürze, da der Roboter noch nicht in der Lage ist, alle möglichen Positionen und Oberflächen zu berücksichtigen. Und selbst wenn er sich an die Wand lehnt, versucht er immer noch nicht, das Gleichgewicht auf beiden Beinen wiederzugewinnen - seine Aufgabe beschränkt sich nur darauf, nicht zu fallen. Das Projekt befindet sich noch in einem frühen Stadium, und das System funktioniert nur für einen stehenden, nicht für einen laufenden Roboter.

Aber in Zukunft hoffen Wissenschaftler, das System zu verbessern und es auf fahrende Autos anwendbar zu machen, die in Zukunft lernen werden, sich nicht nur an die Wand zu lehnen, sondern auch andere verfügbare Gegenstände zu verwenden – zum Beispiel Stühle zu greifen, um das Gleichgewicht zu halten . Dies wird dazu beitragen, die Reparatur und Wartung humanoider Maschinen einzusparen und ihr Verhalten natürlicher zu gestalten, da sie die Objekte der Außenwelt berücksichtigen.


2022-12-01 11:12:23

Autor: Vitalii Babkin

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