Wissenschaftler der Georgia Tech stellten einen neuen Ganzkörperregler vor, mit dem ein humanoider Roboter das Gehen auf unebenem, realem Gelände erlernte. Der zweibeinige Roboter lief über Sand, nassen Rasen, Kies, Hänge, Treppen und ebenen Untergrund, wie er auf dem Campus vorkommt oder leicht simuliert werden kann.
Die Arbeit wurde von Feiyang Wu, einem Promotionsstudenten im Bereich Maschinelles Lernen, geleitet. Das Verfahren ist rechnerisch schneller und kostengünstiger als führende Trainingsansätze. Wu sagte, er sei überrascht gewesen, dass der Regler auch auf einigen nicht im Training enthaltenen Oberflächen gut funktionierte.
Das Team überdachte das Lehrer‑Schüler‑Verfahren des Reinforcement Learning. Das Standardverfahren trainiert Lehrer und Schüler nacheinander, was viel Zeit und Rechenleistung kostet und Informationen ungenutzt lassen kann. Die Forschenden trainierten Lehrer und Schüler gleichzeitig, sodass beide voneinander lernten. Nach dem Training setzten sie den Regler an einem physischen Humanoiden im Labor von Ye Zhao ein und beobachteten stabile, anpassungsfähige Schritte.
Schwierige Wörter
- Ganzkörperregler — Programm, das Bewegung des ganzen Körpers steuert.
- humanoid — An einen Menschen erinnernd in Form und Bewegung.humanoider
- Maschinelles Lernen — Computer lernen aus Daten, Muster erkennen.
- Standardverfahren — Übliches oder weit verbreitetes Vorgehen bei Prozessen.
- kostengünstig — Wenig Kosten verursachend und relativ preiswert.kostengünstiger
- trainieren — Etwas durch Übung oder Daten lernen lassen.trainierten
- anpassungsfähig — Fähig, auf Veränderungen angemessen zu reagieren.anpassungsfähige
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Diskussionsfragen
- Glauben Sie, dass ein humanoider Roboter mit diesem Regler im Alltag nützlich wäre? Warum oder warum nicht?
- Welche Orte in Ihrer Stadt oder auf Ihrem Campus wären für einen zweibeinigen Roboter schwierig? Beschreiben Sie kurz.
- Welche Vorteile und Nachteile sehen Sie, wenn Lehrer und Schüler beim Training gleichzeitig voneinander lernen?
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