249
Інженери з Каліфорнійського університету Берклі представили інноваційний підхід під назвою RoVi-Aug. Він дозволяє роботам самостійно навчатися і ділитися навичками між різними моделями без участі людини.
Технологія RoVi-Aug складається з модуля Ro-Aug, який створює синтетичні візуальні демонстрації для різних типів роботів. А також модуля Vi-Aug, що моделює демонстрації з різних ракурсів камер.
Це забезпечує роботам доступ до більш різноманітного навчального середовища, що підвищує ефективність передачі навичок між моделями.
Замість використання виключно реальних даних, які складно й довго збирати, система створює штучні сценарії, що допомагає скоротити залежність від тривалих польових тестувань.
На відміну від інших технологій, як-от Mirage, RoVi-Aug:
- Не потребує точних даних про позиції камер.
- Підтримує налаштування політик у реальному часі.
- Забезпечує універсальність під час виконання складних завдань і навчання багатозадачності.
Фізичні випробування показали, що система RoVi-Aug дозволяє роботам одразу адаптуватися до нових моделей і ракурсів камер. Це підвищує ефективність передачі навичок і збільшує успішність виконання завдань на 30%.
Попри значний прогрес, вчені планують удосконалити метод, зокрема:
- Розширити підтримку різних типів маніпуляторів.
- Інтегрувати технології для роботи з об’єктами та завданнями.
- Поліпшити моделювання зміни фону для навчання в динамічних умовах.
Технологія RoVi-Aug є важливим кроком у створенні автономних роботів, здатних навчатися та взаємодіяти з навколишнім середовищем без зовнішнього втручання.
Це відкриває нові горизонти для робототехніки в індустрії, медицині та інших сферах.
