Инженеры научили гуманоидного робота Atlas самостоятельно планировать путь в сложной обстановке, которая имитирует развалины. Робот самостоятельно оценивает, куда и как именно можно поставить ногу, при этом учитывая, пройдет ли по выбранному пути его корпус, и выбирает наиболее оптимальный маршрут.

Демонстрационный ролик опубликован на YouTube-канале IHMC.

Гуманоидный робот Atlas, разработанный Boston Dynamic, вместе с командой IHMC принимал участие в DARPA Robotics Challenge в 2015 году. С тех пор алгоритмы управления роботами существенно продвинулись вперед (достаточно вспомнить, что уже два года спустя Atlas научился делать сальто), однако тогда они были весьма примитивны и с трудом справлялись с передвижением даже по ровной поверхности.

Поэтому на DRC команда IHMC вручную планировала каждый шаг Atlas: удаленный оператор через камеру оценивал обстановку и принимал решение о том, в какое место робот должен поставить ногу. Это не только медленно, но и неэффективно — человеческий фактор в итоге сыграл свою роль, робот оступился и упал, пытаясь пройти сложный участок. С тех пор инженеры IHMC значительно улучшили алгоритмы управления гуманоидными роботами и продемонстрировали это в новом видео.

Данные, собранные с датчиков Atlas, используются для построения модели окружающего пространства, в которой выделяются отдельные поверхности, пригодные для постановки ноги.