Chinese Researchers Train Robots to Recognize Terrains
باحثون صينيون يدربون روبوتات على التعرف على التضاريس
QNA
Beijing: Chinese researchers have made progress in environmental cognitive learning and autonomous navigation of legged robots, allowing them to recognize terrains relying on tactile and vision prediction.
According to Xinhua, researchers from the Harbin Institute of Technology simulated the behavior of animals and proposed an unsupervised learning framework for legged robots to learn the physical characteristics of terrains.
The proposed scheme allows robots to interact with the environment and adjust their cognition in real time, thereby endowing robots with adaptation ability. In terms of ground representation, the research team used tactile parameters of the foot-to-ground contact model, allowing the robot to know the degree of softness and friction by ‘touching’ the ground.
The team of researchers also proposed an unsupervised visual feature extraction method, enabling the robot to automatically compare different terrain textures without human participation.
Indoor and outdoor experiments on a hexapod robot were carried out to show that the robot can extract tactile and visual features of terrains to create cognitive networks independently.
قنا
بكين: أحرز باحثون صينيون تقدماً في التعلم المعرفي البيئي والملاحة المستقلة للروبوتات ذات الأرجل، ما يسمح لها بالتعرف على التضاريس بالاعتماد على التنبؤ باللمس والرؤية.
وقام باحثون من معهد هاربين للتكنولوجيا بمحاكاة سلوك الحيوانات واقترحوا إطاراً تعليمياً غير خاضع للإشراف للروبوتات ذات الأرجل لمعرفة الخصائص الفيزيائية للتضاريس.
ويسمح المخطط المقترح للروبوتات بالتفاعل مع البيئة وتعديل إدراكها في الوقت الفعلي، ما يمنحها بالتالي القدرة على التكيف، ومن حيث التمثيل الأرضي، استخدم فريق البحث معلمات لمسية لنموذج الاتصال من القدم إلى الأرض، ما يسمح للروبوت بمعرفة درجة النعومة والاحتكاك عن طريق “لمس” الأرض.
واقترح فريق الباحثين أيضاً طريقة استخراج ميزة بصرية غير خاضعة للإشراف، ما يُمكّن الروبوت من مقارنة قوام التضاريس المختلفة بشكل أوتوماتيكي دون مشاركة بشرية.
وتم إجراء تجارب داخلية وخارجية على روبوت سداسي الأرجل لإظهار أنه بإمكان الروبوت استخراج الميزات اللمسية والمرئية للتضاريس لإنشاء شبكات معرفية بشكل مستقل.
