ANYmal, il cane robot che fa parkour | VIDEO

Dopo aver ricevuto un addestramento su percorsi a ostacoli simulati, il framework ha aiutato ANYmal a eseguire il parkour nella vita reale
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Una nuova struttura per robot, dalle sembianze canine, chiamata ANYmal, ha dimostrato di migliorare l’agilità del robot, aiutandolo ad affrontare un percorso rudimentale di parkour a una velocità che ha raggiunto i 2 metri al secondo. Lo rivela uno studio dell’Eidgenossische Technische Hochschule di Zurigo, pubblicato su Science Robotics.

Il metodo di apprendimento aggiornato, incentrato sul movimento, dalla camminata all’accucciarsi, dall’arrampicata al salto, potrebbe un giorno assistere i robot, consentendo loro di scavalcare e abbassarsi per passare sotto gli ostacoli fisici, durante le missioni di ricerca e salvataggio.

I robot a quattro zampe bio-ispirati, tra cui ANYmal, un robot simile a un cane, attualmente non hanno l’agilità dei loro equivalenti nel mondo animale. David Hoeller, del NVIDIA Corp e dell’Eidgenossische Technische Hochschule Zurich, assieme ai suoi colleghi, ha sviluppato un approccio basato su reti neurali con tre moduli, il primo dedicato alla percezione, il secondo alla locomozione e il terzo alla navigazione. La squadra di ricerca ha progettato questo complesso strumento, composto di moduli, basandosi sul modo in cui i corridori di parkour umani valutano e portano a termine imprese atletiche estreme.

Dopo aver ricevuto un addestramento su percorsi a ostacoli simulati, il framework ha aiutato ANYmal a eseguire il parkour nella vita reale. Il robot si è arrampicato e ha saltato agilmente su grandi casse e si è accucciato sotto i tavoli, muovendosi a una velocità impressionante.

Potenziale per molte nuove applicazioni

Anche se la sua applicabilità a scenari complessi come il crollo di edifici non è ancora stata testata, il nuovo strumento di apprendimento si rivela promettente per potenziare l’agilità dei robot a quattro zampe. “Mirando ad eguagliare l’agilità degli esseri umani che praticano parkour, possiamo comprendere meglio i limiti di ogni componente dello strumento, dalla percezione all’attuazione, aggirare tali limiti e, in generale, aumentare le capacità dei nostri robot, aprendo così la strada a molte nuove applicazioni, come la ricerca e il salvataggio in edifici crollati o in terreni naturali complessi“, hanno dichiarato gli autori.

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