Locomotion Through Morphosis
Jørgen Christian Larsen
- 发表年份
- 2011
- 引用次数
- 2
- 访问权限
- 开放获取
摘要
At bygge en robot der er i stand til at bevæge sig frit rundt i de omgivelser vi mennesker lever i, er forbundet med store udfordringer. En betydelig del af disse udfordringer er, at vi endnu ikke kender alle detaljer forbundet med at genskabe gang i robotter der er sammenlignelig med hvad vi ser hos dyr og mennesker. Denne afhandling beskriver en ny måde at studere og bygge robotter p\aa, hvor robotterne bygges ud fra en bottom-up<br/> tankegang ved hjælp af det nyskabende robotbyggesæt LocoKit. <br/> <p style="margin-bottom: 0in">LocoKit gør det muligt for forskere at designe, bygge og lave eksperimenter med dynamisk gående og løbende robotter i løbet af få timer og med det samme få ny viden ud fra disse eksperimenter. I modsætning til klassisk forskning indenfor <br/> gående robotter, hvor robotterne er bygget som monolitiske systemer, giver LocoKit mulighed for at bygge robotter ud fra en bottom-up tankegang basseret på principper fra modulære robotter og med inspiration fra naturen og matematiske modeller. Denne nye<br/> tilgangsform gør det muligt at opnå hurtigere fremskridt, ligesom det gør studier af både morphology og morphosis muligt. Dette er et resultat af, at robotterne nu hurtigt kan justeres og redesignes efter de er bygget som følge af den modulære tankegang der ligger bag LocoKit. Udover LocoKit bidrager denne afhandling også med<br/> introduktionen af en ny eksperimentiel protokol der giver forskere mulighed for at få større indsigt i deres forsøg end ellers muligt. Anvendelse af denne protokol vil give følgende fordele: 1) Eksperimenter bliver reproducerbare. 2) Resultaterne vil give viden til videre udvikling af robotten. 3) Gør det muligt at sammenligne resultater fra forskellige robotter med hinanden samt med resultater fra lignende forsøg med dyr. Ved flere offentlige arrangementer har LocoKit været anvendt til at bygge en mængde forskellige gående robotter. Brugerne ved disse arrangementer har ved hjæp af LocoKit<br/> fået mulighed for at arbejde på interessante forskningsmæssige spørgsmål indenfor få timer, hvilket er meget hurtigere end normalt indenfor dette forskningsfelt.<br/> <p style="margin-bottom: 0in">Ud fra dette kan det konkluderes at LocoKit er et signifikant bidrag til forskningen indenfor gående og løbende robotter, da det gør det muligt for forskere at opnå <br/> eksperimentielle resultater i løbet af dage og ikke uger eller måneder.
关键词
相关论文
TensorFlow: Large-Scale Machine Learning on Heterogeneous Distributed Systems
Martı́n Abadi, Ashish Agarwal, Paul Barham 等 20 位作者
2016
Trust Region Policy Optimization
John Schulman, Sergey Levine, Philipp Moritz 等 5 位作者
2015
Legged Robots That Balance
Marc H. Raibert, Ernest R. Tello
1986
Being there: putting brain, body, and world together again
1997