机构名称：
¥ 3.0
机器人在其使用寿命期间通常受固定形态的约束，只能调整其控制策略。在这里，我们展示了第一个可以在形态上适应户外非结构化环境中不同环境条件的四足机器人。我们的解决方案植根于具身人工智能，由两个部分组成；（i）允许现场形态适应的机器人，以及（ii）基于当前感知的地形在最节能形态之间转换的适应算法。首先，我们建立一个模型来描述机器人形态如何影响选定地形上的性能。然后，我们在真实的户外地形中测试持续适应，同时允许机器人不断更新其模型。我们表明，机器人利用其训练有效地在不同的形态配置之间转换，与非自适应方法相比，性能显著提高。现实世界形态适应的已证明的好处表明，未来机器人设计中可能存在一种将适应性融入其中的新方式。
通过形态自适应四足机器人实现现实世界的人工智能
主要关键词
相关文件推荐
