TLDR
FALCON meningkatkan kemampuan robot humanoid dalam melakukan manipulasi lokomotif yang kompleks. Sistem ini menunjukkan keberhasilan dalam beradaptasi dengan berbagai robot tanpa penyesuaian khusus. Meskipun efektif, FALCON memiliki keterbatasan dalam tugas yang memerlukan pengelolaan gaya rotasi. Para peneliti dari Carnegie Mellon University berhasil mengembangkan sebuah sistem kontrol bernama FALCON yang membantu robot humanoid berjalan dengan stabil dan menggerakkan lengan untuk melakukan tugas berat seperti mendorong, menarik, dan mengangkat objek, bahkan saat mendapat gaya dari luar yang tidak terduga.FALCON menggunakan dua agen AI yang dilatih bersama dalam simulasi, satu untuk mengatur kestabilan saat berjalan dan satu lagi untuk mengatur gerakan presisi pada lengan, sehingga robot dapat melakukan tugas yang kompleks seperti membuka pintu atau menarik kereta dorong secara efektif.Sistem ini telah diuji pada dua robot humanoid yang berbeda dan mampu menjalankan tugas-tugas tersebut dengan gaya hingga 100 newton yang cukup besar, serta meningkatkan akurasi kontrol lengan hingga dua kali lipat dibandingkan metode sebelumnya tanpa mengurangi kemampuan berjalan robot.Selain performa yang baik, FALCON juga dirancang agar dapat diterapkan di berbagai jenis robot tanpa perlu pengaturan khusus, sehingga proses penerapan di dunia nyata menjadi lebih mudah dan dapat diandalkan untuk berbagai misi yang memerlukan interaksi fisik kuat.Namun, FALCON masih memiliki keterbatasan dalam mengatasi gaya yang terjadi tidak hanya pada tangan, serta kesulitan menghadapi gaya putar atau torsi. Penelitian selanjutnya berencana mengembangkan kontrol yang lebih canggih untuk menangani hal tersebut serta interaksi multi-titik kontak.
