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구스팩토리의 로봇 개가 실제 개들의 '일'을 대신합니다! 게임도 하고 즐겁게 게임도 할 수 있고, 6세쯤 되면 사람들과 산책도 할 수 있어요.

WBOY
풀어 주다: 2023-06-15 21:49:54
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로봇 개가 실제 개의 움직임 데이터를 학습하게 하면, 정말 개처럼 느껴질 것입니다!

쉽게 장애물을 뛰어넘었고 그 뒤에 있는 "주인"은 거의 따라잡지 못했습니다:

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"개 구멍"을 뚫는 것은 매우 익숙했습니다:

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그것도 할 수 있습니다 두 마리의 강아지가 함께 즐거운 시간을 보내고, 추격하고, 탈출하고...

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구스팩토리 로봇견의 최신 진행 상황입니다.

사전 훈련된 모델을 사용하여 실제 개들의 움직임 데이터를 로봇 개에게 제공하고 강화 학습을 통해 로봇 개 Max는 행동이 더 민첩할 뿐만 아니라 보유한 기술을 기반으로 더 복잡한 환경에 적응할 수 있습니다. 이미 마스터했습니다.

결론적으로 말하면, 안팎이 좀 더 '멍청'합니다.

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사환어를 전략적으로 쫓아보세요

로봇개가 이번에 배운 새로운 기술 중 가장 강한 것은 바로 게임입니다.

로봇 개는 규칙을 지킬 뿐만 아니라 게임에서 승리하기 위한 자신만의 전략을 생각해 낼 수 있어 실제 개보다 더 똑똑할 수도 있습니다.

구체적으로 이 게임은 "World Chase Tag"에서 영감을 받은 장애물 추적 게임입니다. 규칙은 다음과 같습니다.

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연구원들은 다양한 게임 난이도를 설정했으며, 가장 간단한 것은 오픈 필드입니다.

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Play 게임 중에 로봇 개는 분명히 전략을 가지고 있습니다.

예를 들어, 일반적으로 추격자는 다저가 체스 깃발에서 멀리 떨어져 있을 때 맹렬한 공격을 가해 체스 깃발을 사각지대에 몰아넣고 게임이 종료됩니다.

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추격자는 다저가 깃발에 매우 ​​가까워서 따라잡을 기회가 없다는 것을 알게 되면 먼저 추적을 포기하고 다음 깃발이 나타날 때까지 기다립니다.

장애물이 있어도 상관없습니다. 두 개는 똑같이 잘 놀았습니다.

그리고 이렇게 수행할 수 있는 것은 로봇 개가 처음부터 이 게임에서 훈련을 받았기 때문이 아닙니다.

실제로 이 게임 시나리오를 다루기 위해 배운 일부 행동, 지식 및 기술을 기반으로 합니다.

구체적으로 어떻게 구현하나요? 아래를보세요.

학습된 실제 개 데이터

연구는 세 단계로 나누어집니다.

  • 동물 움직임 자세 배우기
  • 움직임 자세를 외부 인식과 연결
  • 추가 네트워크 획득 및 복잡한 작업 관련 정보

첫 번째 단계는 게임에서 일반적으로 사용되는 모션 캡처 시스템을 통해 실제 개를 수집하는 것입니다. 걷기, 달리기, 점프하기, 서기 및 기타 동작을 포함한 다양한 동작을 사용하여 시뮬레이터에서 모방 학습 작업을 구성합니다.

그런 다음 이러한 데이터의 정보는 심층 신경망 모델로 추상화되고 압축되어 특정 해석 가능성을 가지면서 동작 자세 정보를 다룰 수 있습니다.

Tencent RoboticsX Robotics Laboratory는 Tencent Games와 협력하여 게임 기술을 사용하여 시뮬레이션 엔진의 정확성과 효율성을 높이는 동시에 게임 제작 및 개발 과정에서 다양한 모션 캡처 자료를 축적해 왔습니다.

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이러한 기술과 데이터는 물리적 시뮬레이션과 실제 로봇 전략 배포를 기반으로 한 에이전트 교육에서도 일정한 보조 역할을 합니다.

구스팩토리의 로봇 개가 실제 개들의 일을 대신합니다! 게임도 하고 즐겁게 게임도 할 수 있고, 6세쯤 되면 사람들과 산책도 할 수 있어요.모방 학습 과정에서 신경망은 로봇의 모터 상태 등

로봇개의 고유 감각 정보만 입력으로 받아들입니다.

다음 단계에서 모델은 다른 센서를 통해 "보이는" 발밑 장애물과 같은 주변 환경의 감각 데이터를 도입합니다.

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두 번째 단계에서는 추가 네트워크 매개변수를 통해 첫 번째 단계에서 익힌 동물 자세가 외부 인식과 연결됩니다.

이렇게 로봇개는 학습한 행동을 통해 외부 환경에 반응할 수 있습니다.

로봇이 다양하고 복잡한 환경에 적응할 수 있게 되면 동물의 자세와 외부 인식을 연결하는 지식도 신경망 구조에 굳어져 저장될 것입니다.

그러면 로봇개는 계단을 자유롭게 올라갈 수 있어요.

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또는 불연속적이고 울퉁불퉁한 땅 위를 달리는 것:

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그리고 마지막 단계로 넘어가면, 로봇 개가 위에서 배운 기술을 바탕으로 실질적인 문제를 해결합니다

또한 위에서 언급한 게임 제작 부분.

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보도에 따르면 게임 속 로봇개에 대한 모든 제어 전략은 신경망 전략입니다.

시뮬레이션에서 학습하고 zero-shot transfer(제로 조정 전송)을 통해 신경망이 인간의 추론을 시뮬레이션하여 이전에 본 적이 없는 새로운 것을 식별하고 이 지식을 실제 로봇에 배포하도록 하세요.

예를 들어 사전 훈련된 모델에서 장애물을 피하는 방법을 배웠다면 게임에서 장애물을 설정하면 로봇 개는 쉽게 대처할 수 있습니다.

이 새로운 연구 진행 상황은 Tencent Robotics X Robotics Laboratory에서 가져왔습니다.

실험은 2018년에 시작되었습니다. 현재 출시된 로봇 프로젝트에는 1/2세대 로봇개 맥스, 로봇개 자모카, 바퀴 달린 로봇 올리, 스스로 균형을 잡는 자율주행 오토바이 등이 있습니다.

한 가지 더

UC Berkeley의 학자들도 로봇 개에게 "진짜 개" 훈련 방법을 사용했다는 점을 언급할 가치가 있습니다.

Ng의 창립 제자인 Pieter Abbeel과 다른 사람들은 로봇 개를 한 시간 동안 땅에서 굴리게 하고 걷는 법을 배웠습니다.

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작년에 Tencent가 2세대 로봇개 Max를 출시했을 때, 작은 소소한 이야기로 개가 "발을 퍼덕이고" "달려다닐" 수 있었는데, 정말 집에 있는 복슬복슬한 아이처럼 보였습니다.

(물론 주인의 말을 잘 듣는 개가 되기를 원한다면 지시를 통해 명령을 내릴 수도 있습니다.)

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우리가 말하는 것은 현재 로봇의 발전 방향이 개는 재주 넘기면서 직업을 놓고 실제 개와 경쟁하려고 하시나요?

위 내용은 구스팩토리의 로봇 개가 실제 개들의 '일'을 대신합니다! 게임도 하고 즐겁게 게임도 할 수 있고, 6세쯤 되면 사람들과 산책도 할 수 있어요.의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

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원천:51cto.com
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