МОСКВА, 18 янв - РИА Новости. Ученые создали шестиногого шагающего робота, способного самостоятельно, методом проб и ошибок, подбирать подходящий способ ходьбы в зависимости от рельефа, по которому ему приходится ходить, сообщается в статье исследователей, опубликованной в Nature Physics.
До сих пор подобные роботы имитировали работу нервной системы человека и животных, у которых подобными рутинными движениями, совершаемыми неосознанно, управляют специфические нервные узлы, называющиеся центральными генераторами упорядоченной активности. При этом, для каждого типа активности (типа поступи) инженерам приходилось создавать отдельный генератор, а потому, сталкиваясь с незапрограммированной местностью, такой робот не мог подобрать правильный режим ходьбы.
Команда Марка Тимме (Marc Timme) из Института динамики и самоорганизации имени Макса Планка в Германии сумела впервые применить совершенно иной способ программирования активности робота, когда используется только один генератор для всех типов ландшафтов. Этот генератор заставляет робота выполнять совершенно хаотические движения, которые затем контролируются несколькими датчиками, определяющими, насколько удачным было то или иное движение.
При этом, сталкиваясь с новой ранее неизвестной территорией такая комбинация генератора случайных движений и набора датчиков начинает подбирать наиболее энергетически выгодный способ передвижения робота, после чего этот режим ходьбы запоминается. В следующий раз при встрече с этим типом ландшафта робот просто воспроизводит уже самостоятельно выработанные и заученные движения.
В своих экспериментах ученые продемонстрировали, как их робот обучается подъему вверх по склону. Как только шагающий по ровной поверхности робот добирается до склона, датчики дают сигнал генератору движений, что энергия, затрачиваемая на дальнейшее передвижение, становится слишком большой. После этого генератор начинает случайным образом генерировать новые типы движений конечностей робота до тех пор, пока подходящая комбинация не будет найдена.
Сталкиваясь с наклонной поверхностью повторно, этот робот автоматически переключается на уже выработанную в прошлом поступь. В дальнейшем ученые намерены научить этого робота планировать свои передвижения заранее.
