Зачем робота научили трюкачить с нунчаками?

Исследователи из Технологического института Нью-Джерси и Хунаньского университета обучили робота выполнять трюки с нунчаками — восточным оружием, представляющим собой две короткие палки, соединенные шнуром или цепью. «Мегабайт» выяснил, как машина начала постигать основы восточных единоборств и зачем это понадобилось ученым.

Кадр из демонстрационного ролика
Кадр из демонстрационного ролика

Существует несколько способов, научить робота каким-либо действиям. Так, обучение через демонстрацию используют, когда учат робота выполнять человеческие задачи, например дирижировать. При таком подходе обучающий демонстрирует последовательность действий, а робот пытается запомнить ее и воспроизвести. 

Вращать нунчаки машина научилась именно благодаря демонстрации. Сначала инженеры смоделировали последовательность действий, а затем сами много раз выполнили трюк. С помощью перчатки с датчиками инженеры оценивали, насколько успешно выполнен трюк, а робот анализировал данные и учился правильной технике. Затем он повторял движения, оценивал и корректировал сам себя. Разработчики отметили, что робот освоил трюк намного быстрее, чем они.

— Пока что доступно мало информации об эксперименте. Насколько я понял, инженеры не оснащали руку датчиками давления, чтобы реализовать управление силой сжатия предмета. Скорее всего, чтобы оценить качество выполнения трюка, использовалась камера для обратной связи. А дальше анализировали данные, которые задавал человек, исполняя трюк. Затем пытались настроить аппроксимацию движений реальной руки для бионической, которая явно обделена степенями свободы. На демонстрационном ролике вы можете увидеть, что бионические пальцы не полностью сгибаются и разгибаются.
Мы в Университете ИТМО, в свою очередь, не стремимся использовать подобные подходы к управлению роботами. Гораздо важнее не просто научить действию, а научить выполнять его оптимальнее, чем это может человек. В этом смысле мы стараемся использовать более точные оценки параметров робота, используя предварительные алгоритмы идентификации.
В целом все подобные эксперименты делают машины более функциональными и приближают будущее, в котором роботы находятся среди нас!
Александр Капитонов, ассистент кафедры систем управления и информатики Университета ИТМО