科学探索|麻省理工学院的新优化工具可用于改进任何自主机器人系统( 二 ) 麻省理工学院的新优化工具可

道森说："我们的方法自动告诉我们如何从最初的设计向实现我们目标的设计迈出小步。使用autodiff本质上是在挖掘定义模拟器的代码，并找出如何自动进行这种反转。"
建立更好的机器人
该团队在两个独立的自主机器人系统上测试了他们的新工具，结果显示，与传统的优化方法相比，该工具在实验室实验中迅速提高了每个系统的性能。
第一个系统包括一个轮式机器人，其任务是根据它从放置在不同位置的两个信标收到的信号，在两个障碍物之间规划一条路径。该团队试图找到信标的最佳位置，以便在障碍物之间产生一条清晰的路径。
他们发现新的优化器通过机器人的模拟迅速回溯，并在5分钟内确定了信标的最佳位置，而传统方法需要15分钟。
第二个系统更加复杂，包括两轮机器人一起工作，将一个箱子推向目标位置。这个系统的模拟包括许多更多的子系统和参数。然而，该团队的工具有效地确定了机器人完成其目标所需的步骤，其优化过程比传统方法快20倍。
"如果你的系统有更多的参数需要优化，我们的工具可以做得更好，可以节省成倍的时间，"范说。"这基本上是一个组合选择。随着参数数量的增加，选择也在增加，而我们的方法可以一次性减少这种情况。"
该团队已经提供了一般优化器的下载，并计划进一步完善代码，以适用于更复杂的系统，如旨在与人类互动和一起工作的机器人。
道森说："我们的目标是让人们能够建造更好的机器人。"我们正在为优化他们的系统提供一个新的构建模块，所以他们不必从头开始。"