Rangkuman Berita - Tonton: Anjing robot menguasai medan yang sulit dengan kelincahan seperti hewan tanpa pelatihan.

Peneliti telah mengembangkan kerangka kerja locomotion quadruped yang terinspirasi oleh hewan dengan kemampuan adaptasi yang luar biasa. Menggunakan Deep Reinforcement Learning (DRL), model ini dapat beradaptasi dengan baik saat berpindah gaya berjalan, mengingat pola gerakan, dan menyesuaikan gerakan secara real-time, tanpa memerlukan sensor tambahan. Tim dari University of Leeds dan University College London berhasil menciptakan model yang dapat beroperasi di medan yang kompleks dan tetap stabil di tanah yang tidak stabil. Penelitian ini menunjukkan bagaimana strategi locomotion hewan yang kompleks dapat membantu kemajuan dalam bidang biomedis dan robotika.

Kerangka kerja ini memungkinkan robot untuk menjelajahi medan yang berisiko tinggi tanpa pelatihan khusus untuk medan tersebut. Dengan mengintegrasikan memori prosedural pseudo-gait dan penyesuaian gerakan adaptif, robot dapat mempertahankan stabilitas bahkan di permukaan yang berubah-ubah. Peneliti juga menemukan bahwa pendekatan ini dapat meningkatkan kemampuan adaptasi robot, yang dapat membantu menguji hipotesis biomekanika tanpa harus melakukan pengujian pada hewan. Penelitian ini memberikan wawasan baru tentang locomotion hewan dan membuka jalan bagi sistem robotik yang lebih kuat dan adaptif di masa depan.

Pertanyaan Terkait

Apa yang menjadi fokus utama penelitian ini?

Fokus utama penelitian ini adalah pengembangan kerangka kerja lokomosi quadruped yang terinspirasi oleh biomekanika hewan untuk meningkatkan adaptabilitas robot.

Bagaimana kerangka kerja lokomosi quadruped ini terinspirasi oleh hewan?

Kerangka kerja ini terinspirasi oleh kemampuan adaptasi luar biasa dari lokomosi mamalia quadruped yang dipengaruhi oleh faktor bawaan dan lingkungan.

Apa saja atribut kunci yang meningkatkan adaptabilitas robot?

Atribut kunci yang meningkatkan adaptabilitas robot termasuk strategi pemilihan gait yang canggih, memori prosedural gait, dan penyesuaian gerakan yang tepat.

Mengapa penggunaan sensor tambahan dianggap penting dalam penelitian ini?

Penggunaan sensor tambahan dianggap penting untuk perencanaan gait yang lebih baik dan mengurangi risiko ketidakstabilan saat robot beroperasi di medan yang kompleks.

Apa yang diharapkan dari penelitian ini di masa depan?

Dari penelitian ini, diharapkan dapat mengintegrasikan sensor tambahan untuk perencanaan gait yang lebih baik dan mengurangi risiko ketidakstabilan di masa depan.

Rangkuman Berita: Tonton: Anjing robot menguasai medan yang sulit dengan kelincahan seperti hewan tanpa pelatihan.

Pertanyaan Terkait

Rangkuman Berita Serupa

Robot yang dibangun di Swiss ini dapat berubah bentuk dan bergerak untuk menguasai berbagai medan yang sulit.

Robot humanoid bangkit dari jatuh seperti pemberontak yang keluar dari film The Matrix.

Saksikan robot humanoid meniru lompatan Cristiano Ronaldo dan langkah ikonik LeBron James.

Robot humanoid China menguasai gerakan tarian waltz liar dan memukul dengan presisi.

China meluncurkan robot gila mirip burung unta yang 'mengendarai angin' dengan kekuatan rotor.

Robot sekarang dapat menjelajahi medan berlumpur dan licin dengan kaki mirip rusa.

Saksikan robot berkaki empat ini beradaptasi dengan situasi sulit seperti hewan.