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亚博App下载_人形机器人又有重大突破!多谢IHMC

发布时间:2021-03-10    来源:亚博APP69949

本文摘要:While robots taking a tumble is pretty funny, watching how these humanoid machines figure out how to walk autonomously without falling is absolutely fascinating.尽管机器人摔倒很有趣,但欣赏这种人型机器人是怎样学好自身行车还不摔倒的還是令人特别喜爱的。

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While robots taking a tumble is pretty funny, watching how these humanoid machines figure out how to walk autonomously without falling is absolutely fascinating.尽管机器人摔倒很有趣,但欣赏这种人型机器人是怎样学好自身行车还不摔倒的還是令人特别喜爱的。In a new video, the Florida Institute for Human and Machine Cognition (IHMC) showcased an automatic footstep planning system for Boston Dynamics Atlas and NASAs Valkyrie robots.在一段新的发布的视頻中,佛罗里达人类与机器理解研究所(IHMC)展览了为波士顿动力企业的Atlas机器人与NASA的Valkyrie机器人设计方案的一个全自动踪迹数据管理平台。The method uses the machines sensors to work out the most efficient path to a human-selected location. It also works on rough and narrow terrains.这类方式是运用机器的感应器找寻线性拟合线路到达人为因素随意选择的地址,在凸凹地面和窄小地下隧道上也可以行车。Previously, the IHMC relied on a manual method that required a human operator to place the desired footsteps in a special user interface.先前佛罗里达人类与机器理解研究所依靠手动式方式,务必操作者工作人员把预估步伐放进相近的操作界面。

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Unfortunately, this method was rather slow and cumbersome, which is why the IHMC has been working on a new autonomous approach that completely removes the need for a human operator.出现意外的是这类方式很快,还很艰难,因此 佛罗里达人类与机器理解研究所依然在科学研究新的全自动处理方式,基本上取代操作者工作人员。Indeed, the IHMC notes that the human-operated approach was one of the reasons why the Atlas robot it programmed fell during The Defense Advanced Research Projects Agencys (DARPA) Robotics Challenge in 2015.只不过是佛罗里达人类与机器理解研究所讲到人类操作者是导致了她们程序编写的Atlas在参加二零一五年英国国防安全高級科学研究计划局的机器人争霸赛中摔倒的缘故之一。To circumvent human error, the new system lets an operator select the desired location, but ultimately relies on an algorithm to figure out how to get the robot there and avoid obstacles.为了更好地避免人类的进攻犯规,这一新的系统软件让操作工随意选择预估方向,但最终依靠的是一种优化算法要想方法让机器人到达登陆地址并防止阻碍物。

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While the new method works almost flawlessly in flat environments, it still has lots of progress to made when it comes to narrow and rough terrains. Currently, narrow terrain has a success rate of about 50 percent, rough terrain is about 90 percent, whereas flat ground is near 100 percent, the IHMC notes.尽管这类新方式在平地回过头没什么问题了,但回过头窄小地下隧道和凸凹路面仍仍待改进。佛罗里达人类与机器理解研究所讲到:“现阶段窄小地下隧道行车通过率大概为50%,凸凹路面大概为90%,而平地上类似100%。

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