Фреймворк позволяет роботам выполнять интерактивные задачи последовательно

Фреймворк позволяет роботам последовательно выполнять интерактивные задачи.

.fav_bar { float:left; border:1px solid #a7b1b5; margin-top:10px; margin-bottom:20px; } .fav_bar span.fav_bar-label { text-align:center; padding:8px 0px 0px 0px; float:left; margin-left:-1px; border-right:1px dotted #a7b1b5; border-left:1px solid #a7b1b5; display:block; width:69px; height:24px; color:#6e7476; font-weight:bold; font-size:12px; text-transform:uppercase; font-family:Arial, Helvetica, sans-serif; } .fav_bar a, #plus-one { float:left; border-right:1px dotted #a7b1b5; display:block; width:36px; height:32px; text-indent:-9999px; } .fav_bar a.fav_de { background: url(../images/icons/de.gif) no-repeat 0 0 #fff } .fav_bar a.fav_de:hover { background: url(../images/icons/de.gif) no-repeat 0 0 #e6e9ea } .fav_bar a.fav_acm_digital { background:url(‘../images/icons/acm_digital_library.gif’) no-repeat 0px 0px #FFF; } .fav_bar a.fav_acm_digital:hover { background:url(‘../images/icons/acm_digital_library.gif’) no-repeat 0px 0px #e6e9ea; } .fav_bar a.fav_pdf { background:url(‘../images/icons/pdf.gif’) no-repeat 0px 0px #FFF; } .fav_bar a.fav_pdf:hover { background:url(‘../images/icons/pdf.gif’) no-repeat 0px 0px #e6e9ea; } .fav_bar a.fav_more .at-icon-wrapper{ height: 33px !important ; width: 35px !important; padding: 0 !important; border-right: none !important; } .a2a_kit { line-height: 24px !important; width: unset !important; height: unset !important; padding: 0 !important; border-right: unset !important; border-left: unset !important; } .fav_bar .a2a_kit a .a2a_svg { margin-left: 7px; margin-top: 4px; padding: unset !important; }

Для интерактивной навигации роботу необходимо достичь целевого местоположения, взаимодействуя с препятствиями на пути, что оказалось самым сложным для роботов в учении. ¶ Кредит: Грузинский технологический институт

Фреймворк, разработанный аспирантом Грузинского технологического института Нираньяном Кумаром, позволяет четырехногим роботам выполнять задачи, которые становятся все более сложными, не требуя повторного обучения движениям.

Фреймворк Cascaded Compositional Residual Learning (CCRL) действует как библиотека, где каждое новое умение, освоенное роботом, добавляется и затем используется для достижения более сложных навыков.

Фреймворк был продемонстрирован роботом, использующим передачу энергии для открытия тяжелой двери.

В настоящее время робот может освоить и применить 10 навыков с помощью CCRL.

Кумар сказал: “Обучение занимает больше времени по мере добавления новых навыков, потому что теперь политика также должна выяснить, как интегрировать все эти навыки в различных ситуациях. Но теоретически можно бесконечно добавлять все больше навыков, пока у вас есть достаточно мощный компьютер для выполнения политик.” Из Грузинского технологического института Полный текст статьи

Аннотации Авторское право © 2023 SmithBucklin, Вашингтон, США