PNDbotics kompaniyasi Adam nomli odamsimon robotni taqdim etdi. U kuchaytirilgan o‘rganish algoritmi yordamida inson harakatlarini o‘zlashtiryapti. Bo‘yi 1,6 m va og‘irligi 60 kg bo‘lgan Adam murakkab sharoitlarda, jumladan notekis yuzalarda harakatlanishga moslasha oladi. Faqat oldindan bashorat qilinadigan sharoitlarda samarali bo‘lgan anʼanaviy tizimlardan farqli o‘laroq, Adam atrofdagi dunyo bilan o‘zaro taʼsir orqali o‘rganadi.

Aniq matematik modellar va oldindan belgilangan harakatlar rejasiga asoslangan robotlarni boshqarishning anʼanaviy tizimlari bashorat qilinadigan sharoitlarda yaxshi ishlaydi. Biroq, ular murakkab o‘zgaruvchan muhitda, hamma narsani oldindan hisoblab bo‘lmaydigan vaziyatlarda samaradorligini yo‘qotadi. Robotlarga atrof-muhit bilan o‘zaro aloqada mustaqil o‘rganish imkonini beruvchi chuqur kuchaytirilgan o‘rganish (RL) bu muammoga yechim bo‘lishi mumkin. Bu yondashuv to‘rt oyoqli robotlarda o‘zini yaxshi ko‘rsatdi, ammo uni gumanoidga qo‘llash qiyin va qimmatga tushadi.

Ushbu muammolarni hal qilish uchun PNDbotic jamoasi Adam – kuchli yuritmali va arzon modulli tuzilishga ega ikki oyoqli robotni ishlab chiqdi. Adam odamning harakatlariga taqlid qilib, yurishni o‘rganmoqda.

Ushbu robot 25 ta kvazi-to‘g‘ridan-to‘g‘ri boshqaruvli (QDD) kuch uzatmalari bilan jihozlangan, bu unga ajoyib harakatchanlik va moslashuvchanlikni taʼminlaydi. Uning yuqori sezgir harakatlantiruvchilarga ega oyoqlari 360 Nm gacha aylanish momentini hosil qila oladi. Qo‘llari besh, beli esa uch erkinlik darajasiga ega bo‘ldi.

Adamning butun tanasini mukammal boshqarish bir nechta xususiyatlar – modulli tuzilish, inson tana tuzilishini taqlid qiladigan ko‘krak qafasi va maxsus boshqaruv tizimi tufayli mumkin bo‘ldi. So‘nggi tizim Intel i7 protsessoridagi PND robotini boshqarish bloki va Adamning turli qismlariga elektr energiyasini yetkazib berishni nazorat qiladigan PDN tarmog‘ini o‘z ichiga oladi.

Robotga ko‘rish qobiliyati va chaqqon qo‘llarni qo‘shish mumkin bo‘lsa-da, bu ishlanmaning asosiy maqsadi uni ko‘rmasdan harakatlanishga o‘rgatish edi.

Jamoa maʼlumotlarni Adam tuzilishiga moslashtirdi, so‘ngra ommaviy maʼlumotlar to‘plamlariga maxsus ishlab chiqilgan harakatlarning yuqori aniqlikdagi yozuvini qo‘shdi. Bu o‘rganish jarayonini yaxshilab, modelni optimallashtirishga yordam berdi.

Kuchaytirilgan o‘rganishga asoslangan yondashuv anʼanaviy yurishni nazorat qilish usulidan ko‘ra moslashuvchanlikni yaxshilaydi. Adam qadam uzunligi, tezlik va muvozanatni real vaqt rejimida, jumladan notekis joylarda ham boshqara oladi. RL algoritmi, shuningdek, silliq harakatlar va bo‘g‘imlarning muvofiqlashgan ishlashini taʼminlaydi, bu esa yeyilishni kamaytiradi, xizmat muddatini uzaytiradi va energiya samaradorligini oshiradi.