Исследовательская группа разработала технологию управления четвероногим роботом, который может уверенно и ловко передвигаться даже по деформируемой местности. Ученые работали над структурой искусственной нейронной сети. Она принимает решения в реальном времени, чтобы адаптироваться к различным типам поверхности земли. Ее особенность в том, что она работает без предварительной информации, прямо во время ходьбы.

Ожидается, что обученный нейросетевой контроллер расширит область применения четвероногих шагающих роботов. Благодаря ему робопсы смогут двигаться с высокой скоростью даже по песчаному пляжу, а также ходить и поворачиваться на мягкой поверхности, не теряя баланс.

Для создания системы инженеры использовали обучение с подкреплением. Она собирает данные о результатах различных действий в произвольной ситуации и использует набор данных для выполнения задач. Поскольку объем данных, необходимых для обучения с подкреплением, очень велик, широко используется метод сбора данных с помощью моделирования, который аппроксимирует физические явления в реальной среде.

Обученный контроллер установили на роботе RaiBo, который построили исследовательской группой. Эксперимент показал, что скорость его ходьбы достигает 3,03 м/с на песчаном пляже. При этом ноги робота были полностью погружены в песок. На более твердом грунте RaiBo работал стабильно, адаптируясь к характеристикам поверхности без дополнительного программирования или изменения алгоритма управления.