amerikali
Yeni Üye
Federal Teknoloji Teknoloji Üniversitesi Zürih (Eth Zürih) ve Sony'den araştırmacılar, öğrenmeyi güçlendirerek (takviye öğrenimi – RL) Sony'nin robot köpeği Aibo'yu daha sessiz öğrettiler. Koşarken yüksek gürültü, Robot Köpeğinin birçok kullanıcısı tarafından eleştiriliyor.
Reklamcılık
Prensip olarak, yüksek sesler robotlarla ilgili genel bir sorundur. Şimdi çoğunlukla elektriksel aktüatörlere güvenmiş olsanız bile, hala ayaklar takıldığında yerde ortaya çıkan seslere neden olurlar. Özellikle evde kullanılan robotlar, sakinleri rahatsız etmeden hizmetlerini mümkün olduğunca sessizce gerçekleştirmelidir.
Önerilen editoryal içerik
Rızanızla, burada harici bir YouTube videosu (Google Ireland Limited) burada davet edilir.
YouTube Video Her Zaman Yükle
Youtube videosu şimdi yük
Video, robot köpeği AIBO'nun takviye öğrenimi kullanarak nasıl daha sessiz hale getirilebileceğini gösteriyor.
Koşu gürültülerinin optimizasyonu
Eth Zürih ve Sony'nin bilim adamları, gürültü azaltmalarında öğrenmeyi güçlendirmeye güveniyorlar. Bir fizik simülasyonunda, Aibo robot köpeğinin eklemlerinin farklı hareketlerini denediler. Azaltılmış bir ses vaat eden hareketler sanal eğitim sırasında ödüllendirildi, ancak diğer hareketler cezalandırıldı. Her şeyden önce, ayak temas hızı en aza indirilmelidir, ayağın düştüğünde, araştırmacılar Arxiv'deki ön baskımda yayınlanan “küçük bir ev robotu için sessiz yürüyüş öğrenme” çalışmasında yazıyorlar.
Eğitimi kullanarak, araştırmacılar her bir eklemi buğulanacak ve sertleşecek şekilde yönlendirmeyi başardılar. Yaklaşımı gerçek dünyada AIBO ile test ettiler. Gerçek AIBO'da ayaklarında ek sensörler kullandılar. BT ile kaydedilen veriler, hızlı hareketlerden kaynaklanan sesleri cezalandırmak için kullanıldı. AIBO'nun arkasındaki bir mikrofon ilgili gürültüyü kaydetti.
AIBO ile gerçek deneylerde, araştırmacılar orijinal hareket algoritmaları ve bilim adamları tarafından optimize edilen algoritmalarla çalışırken yaratılan sesler ile çalışırken gürültüyü belirlediler. Karşılaştırma, RL tabanlı çalışmanın önemli ölçüde daha az gürültüye neden olduğunu gösterdi. Ancak, yürürken performans düşüşleri de meydana geldi. Böylece robot artık daha güçlü gradyanlarla rampalara tırmanamadı. Araştırmacılar bu nedenle koşu hareketlerini hacim ve sağlamlık arasında bir uzlaşma gösterecek şekilde uyarladılar.
Bilim adamları, sonuçlarının evde kullanılan diğer robotlara da aktarılabileceğini varsayıyorlar.
(OLB)
Reklamcılık
Prensip olarak, yüksek sesler robotlarla ilgili genel bir sorundur. Şimdi çoğunlukla elektriksel aktüatörlere güvenmiş olsanız bile, hala ayaklar takıldığında yerde ortaya çıkan seslere neden olurlar. Özellikle evde kullanılan robotlar, sakinleri rahatsız etmeden hizmetlerini mümkün olduğunca sessizce gerçekleştirmelidir.
Önerilen editoryal içerik
Rızanızla, burada harici bir YouTube videosu (Google Ireland Limited) burada davet edilir.
YouTube Video Her Zaman Yükle
Youtube videosu şimdi yük
Video, robot köpeği AIBO'nun takviye öğrenimi kullanarak nasıl daha sessiz hale getirilebileceğini gösteriyor.
Koşu gürültülerinin optimizasyonu
Eth Zürih ve Sony'nin bilim adamları, gürültü azaltmalarında öğrenmeyi güçlendirmeye güveniyorlar. Bir fizik simülasyonunda, Aibo robot köpeğinin eklemlerinin farklı hareketlerini denediler. Azaltılmış bir ses vaat eden hareketler sanal eğitim sırasında ödüllendirildi, ancak diğer hareketler cezalandırıldı. Her şeyden önce, ayak temas hızı en aza indirilmelidir, ayağın düştüğünde, araştırmacılar Arxiv'deki ön baskımda yayınlanan “küçük bir ev robotu için sessiz yürüyüş öğrenme” çalışmasında yazıyorlar.
Eğitimi kullanarak, araştırmacılar her bir eklemi buğulanacak ve sertleşecek şekilde yönlendirmeyi başardılar. Yaklaşımı gerçek dünyada AIBO ile test ettiler. Gerçek AIBO'da ayaklarında ek sensörler kullandılar. BT ile kaydedilen veriler, hızlı hareketlerden kaynaklanan sesleri cezalandırmak için kullanıldı. AIBO'nun arkasındaki bir mikrofon ilgili gürültüyü kaydetti.
AIBO ile gerçek deneylerde, araştırmacılar orijinal hareket algoritmaları ve bilim adamları tarafından optimize edilen algoritmalarla çalışırken yaratılan sesler ile çalışırken gürültüyü belirlediler. Karşılaştırma, RL tabanlı çalışmanın önemli ölçüde daha az gürültüye neden olduğunu gösterdi. Ancak, yürürken performans düşüşleri de meydana geldi. Böylece robot artık daha güçlü gradyanlarla rampalara tırmanamadı. Araştırmacılar bu nedenle koşu hareketlerini hacim ve sağlamlık arasında bir uzlaşma gösterecek şekilde uyarladılar.
Bilim adamları, sonuçlarının evde kullanılan diğer robotlara da aktarılabileceğini varsayıyorlar.
(OLB)