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I cani robot hanno imparato a praticare il parkour [VIDEO]

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La Stanford University e l’Istituto Shanghai Qi Zhi hanno collaborato nello sviluppo di una nuova generazione di cani robot in grado di svolgere compiti complessi. Questi cani robot autonomi sono dotati di algoritmi avanzati che consentono loro di saltare, arrampicarsi, strisciare e superare ostacoli fisici. Lo scopo di questa invenzione è far sì che in futuro possano essere impiegati come cani da ricerca e soccorso.

I ricercatori hanno sviluppato un nuovo algoritmo basato sulla visione che aiuta i cani robot a scalare oggetti alti, saltare attraverso buchi, strisciare sotto le soglie e passare attraverso fessure. Questo algoritmo rappresenta il cervello del cane robot e consente loro di valutare sfide fisiche, immaginare soluzioni e svolgere una varietà di abilità di agilità basate sugli ostacoli che rilevano nell’ambiente circostante.

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L’approccio di apprendimento utilizzato combina percezione e controllo, utilizzando immagini di una telecamera di profondità montata sul robot e apprendimento automatico per elaborare i segnali e muovere le gambe per superare gli ostacoli. I cani robot sono riusciti a superare ostacoli più alti e più lunghi di loro stessi, a spostarsi sotto le barriere e a attraversare spazi stretti.

Questo progresso si distingue per la sua autonomia e per non dipendere da sistemi di ricompensa complessi o dati reali. I cani robot della Stanford University e dell’Istituto Shanghai Qi Zhi sono i primi a utilizzare un’applicazione open source per raggiungere obiettivi con l’uso di un sistema di ricompensa semplice.

In sintesi, questi cani robot sono stati sviluppati con l’obiettivo di fungere da cani da ricerca e soccorso in futuro. Sono capaci di superare ostacoli fisici utilizzando algoritmi avanzati ed apprendimento automatico, il che consente loro di svolgere compiti complessi come saltare, arrampicarsi e strisciare. Questo progresso è notevole per la sua autonomia e capacità di adattarsi a diversi ambienti senza dipendere da sistemi di ricompensa complessi.

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