A robotkutyák egyik leghasznosabb felhasználási módja az lesz, amikor egy katasztrófa sújtotta területen kell bevetni őket. A szerkezet képes lehet a nehezen megközelíthető helyekre is eljutni, hogy segítséget vigyen a bajba jutottaknak.

Hogy az ilyen küldetések sikeresek legyenek, az kell, hogy a szerkezet rendkívül stabilan álljon a lábán, és ha véletlenül el is borul, magától fel tudjon állni. A Boston Dynamics által fejlesztett robotkutya, Spot esetében már láthattunk példát arra, hogy miként kell ezt elképzelni, a Csöcsiangi Egyetem és az Edinburgh-i Egyetem kutatói azonban most azt állítják, egy, a korábbinál jobb módszert fejlesztettek ki a művelet végrehajtására.

Videó: Táncoló robotokkal kíván boldog 2021-et a Boston Dynamics

A Boston Dynamics legfontosabb robotjai a Dirty Dancing című film egyik betétdalára, a Do You Love Me-re mutattak be egy koreográfiát.

A Science Robotics című tudományos szaklapban publikált tanulmányuk szerint a mesterséges intelligencia segítségével precízebbé és stabilabbá tették az általuk fejlesztett robotkutya, Jueying mozgását. Először egy olyan szoftvert készítettek, ami a szerkezet virtuális verzióját irányítja: ezzel megtanulta, hogyan kell járnia és felkelnie, ha véletlenül elesne.

Összesen nyolc algoritmust vetettek be, amelyek mindegyike különböző mozgásokat koordinált: míg az egyik például a járást sajátította el, a másik az egyensúlyozást.

Miután elkészültek a nyolc algoritmussal, egy olyan szoftvert is fejlesztettek, ami irányította a másik nyolcat, és kezelte az ott képződő adatokat. Emellett képes fontossági sorrendet is felállítani annak fényében, hogy egy adott helyzetben épp melyik szoftver működésére van szükség. Ennek köszönhetően ha a robot elesett – vagy ellökték –, pillanatok alatt képes volt felállni.

A csapat most azon dolgozik, hogy csökkentse a robot működéséhez szükséges számítási kapacitást, hogy később a hétköznapokban is hasznát tudják venni az egységnek.

Ha máskor is tudni szeretne hasonló dolgokról, lájkolja a HVG Tech rovatának Facebook-oldalát.