Разделение планирования и трекинга научило человекоподобных роботов двигаться как спортсмены

Исследователи предложили метод, разделяющий высокоуровневое планирование движения и низкоуровневый трекинг баланса, что позволяет роботам сохранять стиль движений без потери устойчивости. Адаптивный контроллер скорости и обучение на случайных скоростях в симуляторе подготовили роботов к работе в реальных условиях без внешних сенсоров.

• Планировщик отвечает за стиль движения, трекер — за равновесие
• Обучение на случайных скоростях в симуляторе повышает устойчивость к задержкам
• Движения берут из трансляций и motion-capture и адаптируют под скелет робота
• Тесты на двух платформах прошли без внешних сенсоров и камер