New AI strategy enables robots to rapidly adapt to real worl

New AI strategy enables robots to rapidly adapt to real world environments


July 9, 2021 by Sarah Yang
Delivery services may be able to overcome snow, rain, heat and the gloom of night, but a new class of legged robots is not far behind. Artificial intelligence algorithms developed by a team of researchers from UC Berkeley, Facebook and Carnegie Mellon University are equipping legged robots with an enhanced ability to adapt to and navigate unfamiliar terrain in real time.
Their test robot successfully traversed sand, mud, hiking trails, tall grass and dirt piles without falling. It also outperformed alternative systems in adapting to a weighted backpack thrown onto its top or to slippery, oily slopes. When walking down steps and scrambling over piles of cement and pebbles, it achieved 70% and 80% success rates, respectively, still an impressive feat given the lack of simulation calibrations or prior experience with the unstable environments.

Related Keywords

Berkeley , California , United States , Sarah Yang , Jitendra Malik , Ashish Kumar , Deepak Pathak , Zipeng Fu , Carnegie Mellon University , Berkeley Ai Research , Uc Berkeley Department Of Electrical Engineering , School Of Computer Science , Computer Sciences , Facebook , Facebook Ai Research , Motor Adaptation Enabled , Rapid Motor Adaptation , Electrical Engineering , Computer Science , பெர்க்லி , கலிஃபோர்னியா , ஒன்றுபட்டது மாநிலங்களில் , சாரா யாங் , ஜிதேந்திரா மாலிக் , ஆஷிஷ் குமார் , தீபக் பதக் , கார்னகி மெலந் பல்கலைக்கழகம் , பெர்க்லி ஐ ஆராய்ச்சி , அக் பெர்க்லி துறை ஆஃப் மின் பொறியியல் , பள்ளி ஆஃப் கணினி அறிவியல் , கணினி அறிவியல் , முகநூல் , முகநூல் ஐ ஆராய்ச்சி , மின் பொறியியல் ,

© 2025 Vimarsana