Инженеры из Калифорнийского университета в Беркли представили инновационный подход под названием RoVi-Aug. Это позволяет роботам учиться и делиться своими навыками между различными моделями без вмешательства человека.
Технология RoVi-Aug состоит из модуля Ro-Aug, который создает синтетические визуальные демонстрации для разных типов роботов. А также модуль Vi-Aug, моделирующий демо с разных ракурсов.
Это предоставляет роботам доступ к более разнообразной среде обучения, что повышает эффективность передачи навыков между моделями.
Вместо использования только реальных данных, сбор которых сложен и требует много времени, система создает искусственные сценарии, что помогает снизить зависимость от длительных полевых испытаний.
В отличие от других технологий, таких как Mirage, RoVi-Aug:
- Ему не нужны точные данные о положении камеры;
- Поддерживает настройку политики в реальном времени;
- Обеспечивает гибкость при выполнении сложных задач и обучение многозадачности.
Физические испытания показывают, что система RoVi-Aug позволяет роботам мгновенно адаптироваться к новым схемам и углам камеры. Это повышает эффективность передачи навыков и увеличивает успешность выполнения задач на 30%.
Несмотря на значительный прогресс, ученые планируют совершенствовать метод, в частности:
- Расширить поддержку различных типов манипуляторов;
- Интегрировать технологии работы с объектами и задачами;
- Улучшите моделирование фоновых изменений для обучения в динамических средах.
Технология RoVi-Aug — важный шаг в создании автономных роботов, способных обучаться и взаимодействовать с окружающей средой без внешнего вмешательства.
Это открывает новые горизонты для робототехники в промышленности, медицине и других областях.
