Обычно роботы нуждаются в камерах и других визуальных датчиках, чтобы находить путь. Однако в темноте они «слепнут». Даже в условиях неполного освещения машины, полагающиеся на зрительную информацию, становятся медленными и неточными, отмечает Engadget.
Сотрудники MIT создали робота, который лишен этих недостатков. Он носит название Cheetah 3 — это третья модель в семействе «гепардов». Внешне робот напоминает механического лабрадора и весит около 40 кг.
В отличие от своего прототипа из мира животных, робот-гепард абсолютно слеп. Однако это не мешает ему находить дорогу, подниматься по лестницам и прыгать. Как сообщает Science Daily, машина успешно работает даже на пересеченной местности.
Для ориентации Cheetah 3 использует акселерометры, гироскопы и датчики в конечностях. При встрече с неожиданным препятствием задействуется алгоритм, выбирающий оптимальное время, чтобы поставить конечность на землю или поднять ее. Другой алгоритм предсказывает положение робота в пространстве. Благодаря нему он сможет вернуться на правильный путь, после того, как его оттолкнули.
Это немного напоминает то, как люди ориентируются в темноте. В нашем сознании есть ментальная модель окружающей среды, благодаря которой мы понимаем, например, что земля находится снизу. Ученые просто снабдили робота похожей моделью. Эксперименты показали эффективность подхода: Cheetah 3 свободно перемещался в незнакомых условиях, где любой другой робот потерял бы равновесие и упал.
В MIT вовсе не считают, что роботам следует отказаться от зрения. Однако алгоритмы, заложенные в Cheetah 3, позволят им сохранять работоспособность в случаях, когда нельзя полагаться на камеры и визуальные датчики. Например, таких роботов можно будет использовать для спасательных операций в темноте.
Недавно исследователи создали робота, который способен повторять действия человека с первого раза. Это большой шаг вперед, ведь обычно машинам требуется тысячи повторений, чтобы научиться выполнять определенную работу. Открытие значительно облегчить процесс программирования роботов.
