Новости НАУРР

Disney прокачал двуногих роботов, чтобы они научились падать мягко и без поломок

2025-11-26 09:58 новости зарубежных рынков
Исследователи Disney представили новую технологию, позволяющую двуногим роботам падать мягко и безопасно благодаря искусственному интеллекту. Несмотря на впечатляющий прогресс, двуногие машины до сих пор остаются уязвимыми: им достаточно небольшого толчка, чтобы потерять равновесие и с грохотом упасть. Последствия таких падений нередко приводят к дорогостоящему ремонту — внутри корпуса расположены камеры, датчики и сложные электронные узлы.

Проблема устойчивости преследует инженеров уже много лет, и для её решения существует несколько подходов.

Одни системы при падении блокируют приводы, превращая робота в жёсткую конструкцию, которая ударяется об землю с максимальной силой.

Другие полностью отключают управление, и машина, подобно тряпичной кукле, хаотично переворачивается в воздухе, рискуя удариться самой хрупкой частью корпуса.

Существуют и заранее прописанные сценарии падения, но они эффективны только в идеальных условиях и не учитывают реальных вариаций ситуаций.

Команда Disney Research в Цюрихе предложила иной путь и задала вопрос: можно ли научить двуногого робота падать не только безопасно, но и плавно. Результаты работы опубликованы в arXiv.

Инженеры использовали подход, основанный на обучении методом проб и ошибок. Для этого была создана виртуальная среда, где точная цифровая копия тысячи двуногих роботов могла многократно экспериментировать. В симуляции машины сталкивали, толкали, заставляли падать под разными углами и с различной скоростью.

Каждое виртуальное падение оценивалось в условных баллах. Чем мягче и более контролируемым был контакт с землёй, тем выше был результат. Особое внимание алгоритм уделял двум параметрам:

• минимизация силы удара при касании поверхности;
• приземление в одну из заранее заданных, визуально «грациозных» поз.

Постоянная обратная связь позволила алгоритму определить оптимальные движения корпуса и конечностей для мягкого приземления. Когда виртуальные модели научились выполнять падения уверенно и корректно, набор сформированных стратегий загрузили в реального двуногого робота.

Для испытаний исследователи выбрали десять наиболее изящных поз приземления. Машину многократно толкали и подставляли подножку, моделируя реальные бытовые ситуации. В результате робот выдержал множество падений без серьёзных повреждений и каждый раз демонстрировал мягкое, контролируемое и визуально плавное приземление.