Ci sono altri centri di ricerca come la Boston Dynamics che si impegnano quotidianamente per sviluppare sistemi in grado di attraversare ogni tipo di terreno. Per il giusto prezzo, puoi infatti prendere un cane robotico che può rialzarsi e rimettersi in cammino in qualsiasi situazione.
Un team composto dai ricercatori della Carnegie Mellon e della UC Berkeley ha sviluppato il proprio sistema per insegnare a questi tipi di robot a farsi strada su terreni difficili. L’elenco comprende scale, cordoli e ogni tipo di terreno irregolare e scivoloso.
Piuttosto che affidarsi al metodo più standardizzato, ovvero utilizzare le telecamere per mappare il mondo di fronte a loro, il team ha addestrato le gambe utilizzando simulatori: quattromila cloni virtuali sono stati inviati attraverso ogni tipo di terreno diverso.
I ricercatori affermano che il metodo ha permesso loro di riprodurre efficacemente sei anni di esperienza di camminata in sole 24 ore. I dati raccolti nelle simulazioni sono stati quindi inseriti in una rete neurale e caricati sul robot. Grazie a questo, il sistema può reagire in tempo reale e regolare le gambe di conseguenza. Il team afferma che il sistema può ridurre sostanzialmente il costo dei robot.
Un sistema simile a quello degli animali
“Questo sistema utilizza il feedback dal corpo direttamente come input per inviare comandi ai motori del robot“, ha detto il ricercatore Ananye Agarwal in un post legato alla ricerca. “Questa tecnica consente al sistema di essere molto valido nel mondo reale. Se scivola sulle scale, può riprendersi. Può entrare in ambienti sconosciuti e adattarsi.”
Il professore assistente Deepak Pathak afferma che il sistema funziona in modo simile agli animali. “Gli animali a quattro zampe hanno una memoria che consente alle loro zampe posteriori di seguire le zampe anteriori. Il nostro sistema funziona in modo simile.”
Oltre a essere in grado di salire le scale quasi alla sua stessa altezza, il sistema è anche in grado di funzionare al buio, sebbene sono necessarie ancora alcune migliorie.