Un sistema para reproducir diferentes habilidades de locomoción animal en robots

Investigadores de Google Research y la Universidad de California, Berkeley, han desarrollado recientemente un sistema de imitación de aprendizaje que podría permitir una variedad de comportamientos de locomoción ágil en robots. Su técnica, presentada en un artículo publicado previamente en arXiv, permite a los robots adquirir nuevas habilidades imitando a los animales.

«Este proyecto se basa en algunos trabajos previos de gráficos por computadora, que entrenaron a personajes simulados para moverse imitando datos de captura de movimiento humano», dijo a TechXplore Jason Peng, uno de los investigadores que realizó el estudio. «La mayoría de estas técnicas se aplicaron principalmente en la simulación, pero en nuestro proyecto reciente dimos un primer paso para aplicarlas a robots reales».

Peng y sus colegas inicialmente entrenaron a un robot de cuatro patas para imitar los movimientos y el estilo de caminar de un perro dentro de un entorno simulado. Su sistema fue entrenado en datos de movimiento grabados de un perro real, utilizando un enfoque conocido como aprendizaje de refuerzo.

«Una de las ventajas del entrenamiento en simulación es que es muy rápido, por lo que podemos simular meses de entrenamiento en cuestión de días», explicó Peng. «Una vez que el robot ha sido entrenado en simulación, podemos adaptar lo que ha aprendido a un robot real, utilizando solo unos pocos minutos de datos recopilados en el mundo real».

El método de aprendizaje de imitación empleado por Peng y sus colegas es mucho más escalable que las técnicas más tradicionales para diseñar controladores robóticos. De hecho, en lugar de diseñar un nuevo controlador para cada habilidad que uno intenta reproducir en robots, su enfoque puede simplemente entrenar a los robots para lograr estilos de locomoción específicos mostrándoles algunos ejemplos de animales que realizan los movimientos deseados. El robot puede aprender automáticamente nuevas habilidades de locomoción simplemente observando estos ejemplos.

Un sistema para reproducir diferentes habilidades de locomoción animal en robots
Crédito: Google

Peng y sus colegas evaluaron su enfoque en una serie de experimentos, entrenando a Laikago, un robot cuadrúpedo de 18 DoF, para reproducir diferentes comportamientos de locomoción animal, incluidas diferentes formas de correr, saltar y girar. Sorprendentemente, su técnica permitió al robot sintetizar automáticamente los controladores para una variedad de estilos de locomoción animal, transfiriendo efectivamente las habilidades que aprendió en entornos simulados al mundo real.

«El resultado más emocionante para nosotros fue que el mismo método subyacente puede aprender una gran variedad de habilidades que van desde caminar hasta saltar y girar dinámicamente y todas las habilidades aprendidas en la simulación también se pueden transferir a un robot real», dijo Peng. «Estas técnicas de imitación de aprendizaje podrían facilitar mucho más la creación de grandes repertorios de habilidades para robots que les permitan moverse e interactuar de manera más ágil con el mundo real».

En el futuro, el sistema de imitación de aprendizaje desarrollado por Peng y sus colegas podría permitir una variedad más amplia de movimientos ágiles en robots inspirados en animales. Actualmente, su técnica solo se puede entrenar con datos de movimiento, pero los investigadores están tratando de desarrollarla aún más, para que también pueda aprender de videos de animales.

«Ahora estamos interesados ​​en tratar de hacer que los robots imiten diferentes tipos de datos de movimiento, como videoclips», dijo Peng. «Los datos de captura de movimiento a veces pueden ser bastante difíciles de grabar, especialmente de animales, ya que meter a un perro en un estudio de mocap puede ser complicado. Sería genial si pudiéramos usar nuestros teléfonos para grabar algunos videoclips de lo que queremos que sea el robot hacer y luego hacer que el robot aprenda a reproducir esas habilidades automáticamente «.

 


Más información:
Aprender habilidades ágiles de locomoción robótica imitando animales.

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