Nell’ultimo decennio la robotica ha avuto una grande crescita e miglioramento, diffondendosi sempre in più settori. Gli esperti hanno infatti sviluppato sistemi robotici più sofisticati che potrebbero aiutare gli esseri umani a completare tantissimi lavori diversi, sia a casa che in altri ambienti. Essi, tuttavia, dovrebbero essere in grado di navigare ed esplorare in modo efficiente l’ambiente circostante, senza entrare in collisione con altri oggetti nelle loro vicinanze. E’ il caso dei robot aspirapolvere, piccoli modelli che si muovono da soli per casa per pulire e togliere la polvere dal pavimento.
I ricercatori della Nanjing University of Aeronautics and Astronautics hanno recentemente sviluppato un nuovo sistema che potrebbe consentire una navigazione robotica più efficiente in ambienti interni. Invece di fare affidamento su mappe predefinite, questo sistema utilizza un approccio di formazione noto come apprendimento dell’imitazione generativa, che consente ai robot di navigare nell’ambiente circostante e raggiungere i propri obiettivi. Scopriamo di più in merito.
Il sistema di navigazione ideato ha tre componenti chiave. Il primo è un modulo generativo variazionale addestrato su dimostrazioni umane, progettato per prevedere i cambiamenti nell’ambiente prima di pianificare le azioni. Il secondo componente prevede le collisioni statiche, migliorando la sicurezza della navigazione.. Infine, un modulo di controllo degli obiettivi considera l’azione finale o l’obiettivo che un robot sta cercando di raggiungere, utilizzando queste informazioni per ideare politiche di navigazione più efficaci.
“I tre progetti proposti contribuiscono tutti al miglioramento dell’efficienza dei dati di addestramento, alla prevenzione delle collisioni statiche e alle prestazioni di generalizzazione della navigazione, risultando in un nuovo sistema di navigazione senza mappe basato su obiettivi”, hanno spiegato i ricercatori nel loro documento, pubblicato su alcune riviste scientifiche di spicco.
Foto di Eduard Reisenhauer da Pixabay
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