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澳门真钱在线玩:同时根据遇到的障碍物的距离提前进行调整

时间:2021/9/6 7:59:02   作者:   来源:   阅读:0   评论:0
内容摘要:据报道,这一代Atlas并没有像以前那样通过预编程完成整个路线,而是依靠自己的算法感知环境并自主行动。通过该算法,Atlas可以实时规划出自己将要行走的路线,同时根据遇到的障碍物的距离提前进行调整。为了进行跑酷课程训练,Atlas将被导入到一个高级地图中,这个高级地图是对障碍物的位置和一些主要动作的简要描述。Atlas...
据报道,这一代Atlas并没有像以前那样通过预编程完成整个路线,而是依靠自己的算法感知环境并自主行动。通过该算法,Atlas可以实时规划出自己将要行走的路线,同时根据遇到的障碍物的距离提前进行调整。

为了进行跑酷课程训练,Atlas将被导入到一个高级地图中,这个高级地图是对障碍物的位置和一些主要动作的简要描述。Atlas将利用这些简短信息进行导航,同时利用实时感官数据对真实情况做出反应。例如,Atlas知道一个盒子将出现在地图上,它的行动是跳到它上面。这个盒子可能离地图上的标签很远,甚至向一边移动了0.5米,但Atlas仍然可以依靠感知算法正确地找到这个盒子,并跳到它上面。

波士顿动力公司(Boston Dynamics) Atlas团队的负责人斯科特·昆德斯马(Scott Kundesma)在一篇博客中写道:“Atlas的行动现在是由感知驱动的,而不是以前。例如,在之前的视频中,机器人的控制系统仍然需要做很多关键的调整来执行任务,以保持平衡和姿态目标,机器人没有感知和反应它的环境。”在这个跑酷中,阿特拉斯是基于它所看到的。来调整它的运动。这意味着工程师不需要为机器人可能遇到的所有平台和间隙预先编程跳跃动作。

Atlas对环境的判断依赖于算法,但要完成跑酷,需要提前设计跳跃、奔跑、跳跃、后空翻等动作,并将这些动作放入模板库中。在设计中,这些动作会根据轨迹优化技术进行调整,然后根据具体的动作目标从模板中进行选择。在行动过程中,Atlas的“大脑”-MPC(模型预测控制器)将计算出当前需要的最佳行动,并根据时间的流逝预测出最佳的行动方式。


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