Современная робототехника, особенно в области создания мягких роботов, часто сталкивается с серьезными вызовами в управлении. Традиционные подходы требуют использования сложных сенсоров и создания точных математических моделей, что существенно усложняет процесс.
Однако ученые из MIT CSAIL
Система NJF уже продемонстрировала свою эффективность на различных типах роботов. Это открывает новые перспективы для робототехники, обещая сделать ее более адаптивной, доступной и действенной, особенно в тех условиях, где привычные методы контроля оказываются недостаточными или неприменимыми.
Однако ученые из MIT CSAIL
"MIT CSAIL (Computer Science and Artificial Intelligence Laboratory) — это одна из ведущих мировых лабораторий, занимающаяся исследованиями в области компьютерных наук и искусственного интеллекта при Массачусетском технологическом институте."
представили прорывное решение — систему под названием NJF. Эта технология позволяет роботам автономно осваивать управление собственными движениями, опираясь исключительно на визуальные данные, получаемые с обычной камеры.Система NJF уже продемонстрировала свою эффективность на различных типах роботов. Это открывает новые перспективы для робототехники, обещая сделать ее более адаптивной, доступной и действенной, особенно в тех условиях, где привычные методы контроля оказываются недостаточными или неприменимыми.

