Учёные создали робопса в 25 раз дешевле аналога от Boston Dynamics

Для планирования движения в большинстве случаев у роботов используются предварительно созданные с помощью камер карты окружающей среды. Для обучения нового робота использовалась не видеосъемка, а симуляция: перемещение по виртуальной местности. Такое изменение позволило роботу получить необходимые навыки за один день, в то время как у аналогов на это уходит несколько месяцев.

Как рассказал участник команды Ананье Агарвал (Ananye Agarwal), такой метод в реальном мире обеспечивает отличны уровень надёжности роботизированной системы. В случае, если робопёс, к примеру, поскользнётся на лестнице, он быстро восстановит свое равновесие. Он способен адаптироваться к неизвестной среде. 

Именно за счет того, что двигательные навыки робота приобретаются благодаря машинному обучению, его стоимость заметно снижается. Представленный робопес способен перемещаться по неровной скользкой поверхности, пересеченной местности, спускаться и подниматься по лестнице.