Training care robots that help people stand up and transfer, using simulated humans who move backFortgeschritten
Robot-Policies für Ganzkörper-Mobilitätshilfe durch dynamisch generierte Menschenbewegung lernen
Ein Preprint der Carnegie Mellon University und von Intuitive Autonomy trainiert einen Pflegeroboter fast vollständig in der Simulation und erreicht 95,7 Prozent Erfolg beim Aufrichten einer simulierten Person und 74,0 Prozent beim Anheben und Umsetzen. Kern ist ein simulierter Pflegebedürftiger, der wie ein echter Mensch auf den Roboter reagiert; das Aufrichten gelang auf echter Hardware nach nur fünf realen Demonstrationen (6 Minuten 26 Sekunden).