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Melhorando os movimentos do filhote de robô
Pesquisadores da ETH Zurich e da Sony Group Corporation desenvolveram modelos de RL para ajudar o robô a andar em silêncio e dançar expressivamente.
O AIBO da Sony, um filhote de filhote de robô projetado como um companheiro doméstico, pode imitar comportamentos de cães reais, como caminhar com quatro pernas, responder ao seu nome, reagir a brinquedos, realizar truques e responder aos abraços.
Pesquisadores da ETH Zurich e da Sony Group Corporation desenvolveram novos modelos de aprendizado de reforço (RL) para aprimorar as habilidades da AIBO.Esses modelos têm como objetivo ajudar o robô a andar em silêncio e a realizar rotinas de dança expressivas.
Os usuários do robô observaram o barulho de seus passos enquanto se movem pela casa.Para abordar isso, os pesquisadores desenvolveram recentemente uma abordagem de aprendizado de reforço baseada em simulação para reduzir a velocidade de contato do pé em um simulador de física, permitindo uma caminhada mais silenciosa.
A equipe desenvolveu uma abordagem baseada em RL para reduzir o ruído que Aibo faz durante a caminhada.Seu método ajusta a rigidez e o amortecimento da articulação em tempo real, usando dados do sensor das patas do robô.Também aplica penalidades a movimentos rápidos que geram ruído, gradualmente incentivando as etapas mais silenciosas.
Os pesquisadores testaram sua abordagem no AIBO em experimentos do mundo real e compararam seus níveis de ruído com os produzidos usando os métodos de linha de base e os controladores existentes da Sony.O controlador de locomoção reduz significativamente o ruído produzido pelo robô enquanto caminha, tornando -o muito mais silencioso que os controladores de RL comercial e convencionais.
Além de permitir que o AIBO andasse mais silenciosamente, os pesquisadores pretendiam aprimorar suas habilidades de entretenimento.Eles desenvolveram um modelo chamado Deep Fourier Mimic (DFM), que combina representação de movimento com RL para gerar rotinas de dança mais expressivas.
A equipe demonstrou que sua nova política de dança permitia movimentos mais suaves e naturais.Também permitiu que o AIBO interaja com os usuários de novas maneiras, como dançar ao lado deles e imitar seus movimentos.
Essas abordagens baseadas em RF podem tornar o AIBO mais calmo e aumentar seus recursos de entretenimento.Eles também podem ser aplicados a outros robôs domésticos ou sistemas robóticos projetados para entreter hóspedes em parques temáticos em todo o mundo.
A equipe pretende abordar as limitações observadas durante os testes do mundo real de seus modelos em trabalhos futuros.
O AIBO da Sony, um filhote de filhote de robô projetado como um companheiro doméstico, pode imitar comportamentos de cães reais, como caminhar com quatro pernas, responder ao seu nome, reagir a brinquedos, realizar truques e responder aos abraços.
Pesquisadores da ETH Zurich e da Sony Group Corporation desenvolveram novos modelos de aprendizado de reforço (RL) para aprimorar as habilidades da AIBO.Esses modelos têm como objetivo ajudar o robô a andar em silêncio e a realizar rotinas de dança expressivas.
Os usuários do robô observaram o barulho de seus passos enquanto se movem pela casa.Para abordar isso, os pesquisadores desenvolveram recentemente uma abordagem de aprendizado de reforço baseada em simulação para reduzir a velocidade de contato do pé em um simulador de física, permitindo uma caminhada mais silenciosa.
A equipe desenvolveu uma abordagem baseada em RL para reduzir o ruído que Aibo faz durante a caminhada.Seu método ajusta a rigidez e o amortecimento da articulação em tempo real, usando dados do sensor das patas do robô.Também aplica penalidades a movimentos rápidos que geram ruído, gradualmente incentivando as etapas mais silenciosas.
Os pesquisadores testaram sua abordagem no AIBO em experimentos do mundo real e compararam seus níveis de ruído com os produzidos usando os métodos de linha de base e os controladores existentes da Sony.O controlador de locomoção reduz significativamente o ruído produzido pelo robô enquanto caminha, tornando -o muito mais silencioso que os controladores de RL comercial e convencionais.
Além de permitir que o AIBO andasse mais silenciosamente, os pesquisadores pretendiam aprimorar suas habilidades de entretenimento.Eles desenvolveram um modelo chamado Deep Fourier Mimic (DFM), que combina representação de movimento com RL para gerar rotinas de dança mais expressivas.
A equipe demonstrou que sua nova política de dança permitia movimentos mais suaves e naturais.Também permitiu que o AIBO interaja com os usuários de novas maneiras, como dançar ao lado deles e imitar seus movimentos.
Essas abordagens baseadas em RF podem tornar o AIBO mais calmo e aumentar seus recursos de entretenimento.Eles também podem ser aplicados a outros robôs domésticos ou sistemas robóticos projetados para entreter hóspedes em parques temáticos em todo o mundo.
A equipe pretende abordar as limitações observadas durante os testes do mundo real de seus modelos em trabalhos futuros.