Voltbro/Братья Вольт

Немного технических новостей: МОРС осваивает всенаправленные прыжки В НИИ механики МГУ была обучена нейросетевая модель, которая определяет параметры траектории корпуса для последующего баллистического полёта. Обучение проводилось методом подкрепления с использованием алгоритма PPO (Proximal Policy Optimization), а физически структурированная модель учитывает динамику робота, контакты с поверхностью и ограничения приводов. Как это работает? 1️⃣Человек задаёт желаемую точку и ориентацию приземления МОРСа. 2️⃣Нейросеть рассчитывает параметры разгона и отталкивания, необходимые для достижения заданной цели. 3️⃣Планировщик формирует траекторию корпуса, а низкоуровневый контроллер, включая WBIC в опорных фазах, преобразует её в команды для суставов и двигателей. 4️⃣После отрыва от поверхности робот движется по баллистической траектории: сначала поджимает лапы, а после достижения верхней точки полёта переводит их в посадочную конфигурацию для смягчения удара. Обучение и проверка алгоритма выполняются в физическом симуляторе MuJoCo с использованием MJX, обеспечивающего массовое параллельное моделирование на графическом процессоре.