В реальных экспериментах алгоритм сравнили с базовыми RL-методами и коммерческими контроллерами Sony. Оказалось, что новая система снижает уровень шума на 30% – 50%, делая передвижение Aibo практически бесшумным. «Наш подход значительно тише как стандартных решений Sony, так и традиционных RL-контроллеров», — подчеркнул исследователь.

Параллельно команда разработала модель Deep Fourier Mimic (DFM), которая сочетает RL с анализом движений для создания сложных танцевальных паттернов. «Генерация артистичных движений для развлекательных роботов обычно требует ручной работы проектировщиков и ограничивается простым воспроизведением заранее запрограммированных движений, — отметил Ватанабэ. — DFM позволяет роботу имитировать танцевальные движения, одновременно выполняя дополнительные задачи, например, перемещение в пространстве».

Тесты показали, что DFM обеспечивает плавные переходы между движениями, превращая танец Aibo в более естественный и интерактивный. Робот научился не только следовать заранее заданным паттернам, но и адаптироваться к движениям пользователя, создавая импровизированные «дуэты».

Разработанные методы могут быть внедрены в новые версии Aibo, а также адаптированы для других домашних роботов или развлекательных систем в парках аттракционов. Однако перед этим предстоит решить ключевые проблемы. Например, текущая версия алгоритма ходьбы демонстрирует компромисс между тишиной и устойчивостью: чем тише шаги, тем выше риск потери баланса. «Мы планируем интегрировать данные с камер и сенсоров, чтобы добиться одновременной тишины и надёжности», — поделился планами Ватанабэ.