Современные роботы, особенно мягкие, часто сталкиваются с трудностями в управлении из-за необходимости сложных сенсоров и точных моделей. Ученые из MIT CSAIL создали систему NJF, которая позволяет роботам самостоятельно учиться управлять своими движениями, используя только визуальные данные с камеры. Эта технология уже хорошо показала себя на разных роботах. Решение обещает сделать робототехнику более гибкой, доступной и эффективной в сложных и нестабильных условиях, где традиционных методов контроля недостаточно.
Робототехника часто опирается на сложные сенсорные системы и заранее просчитанные математические модели для управления движениями роботов. Такие решения хорошо работают на жестких промышленных манипуляторах, но становятся серьезной проблемой для мягких и биоподобных конструкций. Мягкие роботы легче деформируются, не так предсказуемы и требуют дорогих сенсоров или упрощений в конструкции, чтобы их можно было контролировать. Это сдерживает развитие гибких и доступных роботов, способных работать в нестандартных условиях.
