ИИ помогает роботам прыгать выше и приземляться мягче в реальных условиях

Исследователи разработали новую систему на основе генеративного искусственного интеллекта, которая позволяет роботам улучшать свои прыжки и снижать риски при приземлении. Благодаря новым алгоритмам, машины лучше адаптируются к сложным условиям окружающей среды.

Основная задача — обеспечить безопасность и устойчивость приземлений даже после высоких или нестандартных прыжков. Инженеры обучили ИИ в симуляции, где он «генерировал» десятки тысяч возможных траекторий и действий, анализируя, какие из них обеспечивают наилучшие результаты в реальности. Такой подход позволил значительно улучшить кинематику движений роботов.

«Мы используем генеративные модели, чтобы предложить физически правдоподобные движения, которые робот мог бы использовать в сложной ситуации. Это не просто подбор оптимального решения, а предсказание всех возможных вариантов», — пояснил один из авторов проекта, научный сотрудник лаборатории.

Система использует гибридный подход: генеративная модель формирует стратегию, а специальный контроллер в реальном времени адаптирует её под фактические условия, обеспечивая устойчивость при контакте с поверхностью. Таким образом, робот не просто действует по заранее составленному плану, а реагирует на каждый этап прыжка и приземления вживую.

По мнению экспертов, подобная технология может в будущем применяться в роботах для поиска и спасения, автономной доставке и других сценариях, где особенно важна подвижность и способность справляться с нестандартной местностью.

Разработка также открывает путь к более универсальным автономным системам, способным безопасно перемещаться по пересечённой местности и действовать в условиях ограниченной предсказуемости.