تتضمن التحديات الرئيسية التي تواجه هذه الروبوتات القدرة على التكيف مع بيئات داخلية معقدة، بالإضافة إلى سرعة تسلق السلالم والنزول منها. لذلك، تم تصميم مشروعنا ليعتمد على نهج مزدوج للتعلم العميق المعزز (Deep Reinforcement Learning) يركز على تحسين كل من التنقل والحركة.
المراحل الرئيسية للمشروع
1. **التدريب على تضاريس السلالم الهرمية**: في المرحلة الأولى، تم تدريب الروبوتات الرباعية، من نوع Unitree Go2، على تسلق السلالم في بيئة تمثل تضاريس السلالم الهرمية ضمن مختبر آيزاك (Isaac Lab).
2. **نقل المهارات إلى بيئات سلالم واقعية**: وفي المرحلة الثانية، تم تدريب الروبوتات على تسلق ونزول مجموعة من السلالم الواقعية داخل محرك آيزاك، مع نقل السياسات المعتمدة من المرحلة السابقة. كانت هذه السلالم تشمل سلالم مستقيمة، على شكل حرف L، ومتعرجة، مما يتيح لها التكيف مع المهام في بيئات معقدة.
النتائج المتوقعة">النتائج المتوقعة
من خلال هذا المشروع، يُظهر إنجازان رئيسيان:
- تطوير إطار عمل ثنائي المراحل لتحسين مهارات التسلق والنزول من التضاريس المجردة إلى السلالم الداخلية الواقعية.
- صياغة نموذج Navigation مستند إلى خط مركزي يمكّن من التعلم الموحد للتنقل والحركة دون الحاجة إلى تخطيط هرمي.
كما تم تحليل نجاح النموذج وكفاءته في التغلب على صعوبات التسلق المتزايدة مع زيادة تعقيد السلالم. تعتبر هذه التطورات خطوة نحو تحسين استجابة الروبوتات في حالات الطوارئ، وبالتالي زيادة فرص إنقاذ الأرواح.
ما رأيكم في هذا التطور التكنولوجي؟ شاركونا أفكاركم في التعليقات!