🤖 Роботы учатся паркуру
Ученые из KAIST и команда Jemin Hwangbo показали, как можно научить квадропеда Raibo автономно бегать по сложной, дискретной среде, выполнять прыжки и двигаться по наклонным поверхностям. Их система строит оптимальный план шагов через иерархическую схему: сначала выбираются точки опоры с помощью нейросети и эвристик, затем лучший маршрут проверяется в симуляции физики. В итоге робот учится преодолевать более сложные препятствия, чем раньше - включая бег по вертикальным стенам, прыжки через 1.3-метровые разрывы и движение по камням на скорости 4 м/с.
📝 Paper: https://www.science.org/doi/10.1126/scirobotics.ads6192