Робопес aibo навчиться танцювати і ходити практично безшумно
Aibo - милий робот-пёс компанії Sony - вже вміє робити багато чого: ходить на чотирьох лапах, відгукується на ім'я, реагує на іграшки та команди, а ще просить ласки.
Однак група дослідників з Вищої технічної школи Цюріха (ETH Zurich) і корпорації Sony нещодавно представила два підходи на базі навчання з підкріпленням (reinforcement learning, RL), які можуть розширити арсенал робопса. Перший метод призначений для зниження шуму під час ходьби, а другий - для освоєння плавних "танцювальних" рухів.
У чому проблема з шумом?
Багато користувачів aibo скаржаться, що під час переміщення будинком робот голосно стукає лапами об підлогу. Команда під керівництвом Ре Ватанабе (Ryo Watanabe) розв'язала це завдання, використовуючи симуляцію і RL-алгоритми. Мета була - мінімізувати швидкість контакту лапи з поверхнею і тим самим зменшити гучність кроків. Система використовує дані з датчиків на лапах і накладає "штрафи" за занадто різкі рухи.
- Експеримент: Дослідники порівняли нову методику з RL-базовими контролерами, а також офіційним контролером Sony.
- Результат: Новій моделі вдалося значно знизити шум - aibo став ходити помітно тихіше, ніж за використання фірмового алгоритму Sony та інших стандартних RL-підходів.
Танці замість простих рухів
Друга частина роботи команди присвячена тому, як навчити aibo ефектно "танцювати" і взаємодіяти з оточуючими. Для цього розробили модель Deep Fourier Mimic (DFM). Ця технологія поєднує представлення рухів і навчання з підкріпленням, даючи змогу роботу імітувати задані танцювальні патерни і доповнювати їх додатковими завданнями - наприклад, переміщенням.
- Головна "фішка": Замість простої "програвальної" анімації, робот отримує можливість природно переходити між різними рухами і реагувати на дії користувачів.
- Перевага: Плавність і більш "живий" характер маневрів: aibo може візуально "підтанцьовувати" людині і має набагато більш синхронний вигляд.
Перспективи та обмеження
Дослідники вважають, що нові алгоритми RL можуть бути інтегровані не тільки в aibo, а й в інших домашніх або розважальних роботів (наприклад, у парках атракціонів). Однак під час випробувань спостерігалися деякі тонкощі:
- Баланс між тихою ходьбою і стійкістю: що менша швидкість контакту лап, то вищий ризик втрати стійкості; майбутні моделі мають враховувати умови середовища (поверхня підлоги, наявність перешкод).
- Обмежена користь для неперіодичних рухів: DFM добре працює з ритмічними завданнями (кроки, танець), але не настільки ефективна для таких дій, як хапання або підйом з підлоги, які поки що потрібно навчати окремо.
Але навіть з урахуванням цих нюансів, робота відкриває шлях до того, щоб aibo став ще більш доброзичливою "твариною-компаньйоном",