來自麻省理工學院計算機科學與人工智能實驗室的研究人員開發(fā)出了一種專門為軟體機器人設計的新型模擬器，并證明該模擬器能逼真地模擬各種機器人的形態(tài)，從爬行機器人到四足跑步機器人。
該模擬器不僅能有效地評估機器人的設計，還能提供如何改進設計的反饋。
“我們相信這個系統(tǒng)有可能大大加速軟體機器人的發(fā)展，”Andrew Spielberg說，他是在IEEE國際機器人與自動化會議(ICRA)上發(fā)表這篇新論文的合作作者之一?！拔覀冞€創(chuàng)建了一個TensorFlow接口，允許各級用戶開發(fā)自己的軟體機器人系統(tǒng)，而無需了解模擬器的底層細節(jié)?！?/p>
《冰雪奇緣》中采用了“材料點法”(MPM)來仿真不同形態(tài)的雪。具體來說，新的模擬器使用了一種更快的MPM形式，稱為MLS-MPM，它基于“移動最小二乘”的概念，可以更無縫地集成到推理、控制和協(xié)同設計系統(tǒng)中。
新的模擬器采用MLS-MPM，這意味著數(shù)值優(yōu)化器可以有效地搜索最優(yōu)機器人配置，而且比無導數(shù)方法(如強化學習)更快地完成優(yōu)化。
目前，該團隊的項目專注于彈性設計，但Hu說，未來的工作可以模擬其他材料，如塑料，布料或流體，或者與剛性和柔性環(huán)境更復雜的相互作用。
為了能讓機器人執(zhí)行各種任務，計算機科學家通常會使用一種被稱為物理模擬器的系統(tǒng)，該系統(tǒng)能反映出機器人的行為將如何影響現(xiàn)實世界。然而，當涉及到由柔性、可變形材料制成的軟體機器人時，這些模擬器并不能很好地映射實際情況。這是因為可變形物體的基本物理定律要復雜很多，需要更多的計算能力來模擬，而麻省理工學院開發(fā)的新型模擬器有效解決了這一問題。
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