Шагающие роботы, такие как четвероногие собаки-роботы, должны быть способны безопасно передвигаться в сложных, часто меняющихся условиях. На сегодняшний день существует два основных способа программирования этих шагающих роботов. Первый называется model predictive control. Этот метод оптимизирует поведение робота, но опирается на точные динамические модели, которые сложно реализовать в реальных условиях и часто требуют упрощения допущений. Второй метод — это обучение с подкреплением без использования моделей, которое позволяет роботу научиться надежному, но фиксированному поведению, что затрудняет его адаптацию после обучения.
Новости от techxplore
