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LimX Dynamics, ein chinesisches Robotertechnologieunternehmen, hat kürzlich die bemerkenswerten Fähigkeiten seines Biped Robot P1 demonstriert. Während eines Tests reagierte der Roboter effektiv auf Bedrohungen durch einen Menschen und navigierte durch anspruchsvolles Gelände. Laut dem Unternehmen nutzt der Roboter Verstärkungslernen, um auf externe Reize zu reagieren, darunter sich bewegende Objekte und Hindernisse auf seinem Weg. Diese Technik ist Teil einer größeren Reihe von Methoden zum Trainieren von Algorithmen künstlicher Intelligenz. Die neuesten Fortschritte von Zhuji Dynamics, wie das Unternehmen auch genannt wird, festigen ihren kontinuierlichen Fortschritt auf dem Gebiet der Robotertechnologie weiter.
Der zweibeinige Roboter P1 von LimX Dynamics meistert bergiges Waldgelände mithilfe von Reinforcement Learning
LimX, ein Robotikunternehmen, verfügt über ein Produktportfolio, das einen humanoiden Roboter, einen vierbeinigen Roboter und den zweibeinigen P1 umfasst. Vor Kurzem hat das Unternehmen einen Testlauf für die P1-Plattform im Tanglang-Gebirge in Shanghai, China, durchgeführt. Ziel dieses Tests war es, die Leistung der Plattform in einer unvorhersehbaren Umgebung mit unebenem Gelände zu bewerten. Der P1 musste sich seiner Umgebung ständig bewusst sein und mithilfe von Verstärkungslernen Daten in seine Reaktionen einbeziehen.
In einem Medium-Post gab LimX Informationen über den Test bekannt. Das Unternehmen gab an, dass die größte Herausforderung des Tests darin bestand, dass es im bergigen Gelände keine gleichmäßigen Stufen oder Bodenniveaus gab, im Gegensatz zu städtischen Umgebungen. Dieser Test war der dritte für das gesamte Produktportfolio des Unternehmens, nach früheren Tests mit humanoiden und vierbeinigen Robotern. Der vierbeinige X1 wurde im Oktober letzten Jahres einer langsamen Navigation durch eine Stahlfabrik in Südchina unterzogen.
Für seinen jüngsten Test veröffentlichte das Unternehmen erneut ein Video, das die Reise des P1 durch verschiedenes Gelände zeigt. Der Test demonstrierte die Fähigkeit des Roboters, grasbewachsene Hügel zu erklimmen, um Hindernisse herum zu navigieren, sich von Stolpern zu erholen und Tritten, Ziehen und Schlägen mit einem Stock standzuhalten, ohne das Gleichgewicht zu verlieren. Bei näherer Betrachtung des Filmmaterials wurde festgestellt, dass der vom Trainer verwendete Stock beim Aufprall auf die Beine des Roboters tatsächlich zerbrach.
Obwohl LimX Dynamics die bei seinem ersten Berglauf zurückgelegte Distanz nicht bekannt gab, gab das Unternehmen einige Informationen über das Training des Roboters mithilfe von bestärkendem Lernen preis.
Reinforcement Learning unterscheidet sich von anderen Zweigen des maschinellen Lernens, wie überwachtem und unüberwachtem Lernen, bei denen Datenbeschriftungen zum Trainieren von Software verwendet oder ignoriert werden. Stattdessen werden Belohnungen oder Strafen verwendet, um einem System das Treffen von Entscheidungen zu ermöglichen. Obwohl sich Systeme des maschinellen Lernens in ihrer Fähigkeit, autonom zu lernen, von Systemen der künstlichen Intelligenz unterscheiden, werden sie dennoch als Teil des größeren Bereichs der KI betrachtet.
LimX gab an, dass der Test den P1 trotz fehlender Daten aus seiner Umgebung erfolgreich durch seine komplexe Umgebung geleitet habe. Das Unternehmen plant, ähnliche Techniken in seinen humanoiden Roboter CL-1 einzubauen, der kürzlich im Dezember einen Test absolviert hat. Während dieses Tests stieg der CL-1 geschickt Treppen hinauf und manövrierte durch verschiedene Hindernisse im Innen- und Außenbereich, wobei er Daten aus seiner Umgebung nutzte.
Im folgenden Video können Sie den Bergtest von P1 ansehen.
Der bereitgestellte Link führt zu einem Video mit der URL https://www.youtube.com/watch?v=UpNid_rWDnI.
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