Инновационная система Neural Motion Planning, разработанная учеными Университета Карнеги-Меллона, наделяет роботов исключительной точностью и скоростью передвижения в незнакомых средах. Основанная на мощной сети искусственного интеллекта, эта система позволяет роботам планировать движения в разнообразных бытовых условиях, преодолевая тупики, характерные для традиционных методов.


Вдохновленные способностью людей накапливать опыт, исследователи обучили Neural Motion Planning на миллионах сложных сценариев. В ходе этих виртуальных испытаний роботы осваивали взаимодействие с полками, ящиками, бытовой техникой и случайными предметами, такими как щенки и вазы.

Результатом этого масштабного процесса обучения стала универсальная стратегия, позволяющая роботам адаптироваться к незнакомым обстановкам. Система Neural Motion Planning успешно переносит полученные знания в реальные условия, превосходя задачи в сценах, не встречавшихся ранее.

"Этот прорыв в робототехнике открывает путь к созданию более универсальных машин, способных проникать в незнакомые среды и с легкостью выполнять поставленные задачи," - отметил доцент кафедры Раджа Редди в Институте Робототехники, Дипак Патхак.

В лабораторных испытаниях роботизированная рука с помощью Neural Motion Planning продемонстрировала впечатляющие навигационные навыки. Система анализировала трехмерное представление сцены и определяла конечную траекторию, обеспечивая плавные движения робота без столкновений.

"Наблюдать, как робот ловко маневрирует вокруг препятствий, будь то лампы или дверцы шкафов, было захватывающе. Это достижение основано на расширении методов генерации данных, которые доказали свою эффективность в областях машинного обучения, связанных со зрением и языком," - сказал аспирант Института Робототехники, Цзяхуэй Ян.