Сегодня 31 августа 2026
18+
MWC 2018 2018 Computex IFA 2018
реклама
Новости Hardware

Учёные натренировали робопса играть в бадминтон — он самообучается, но пока играет на уровне любителя

Группа учёных из ETH Zürich под руководством робототехника Юньтао Ма (Yuntao Ma) представила робота, способного играть в бадминтон. Робот ANYmal внешне напоминает миниатюрного жирафа с ракеткой «в зубах», и создан на базе четвероногого промышленного робота, предназначенного для работы в нефтегазовой отрасли, от компании ANYbotics. Вес ANYmal составляет около 50 кг, длина корпуса — менее метра, а ширина — менее 50 сантиметров.

 Источник изображений: ETH Zürich

Источник изображений: ETH Zürich

На робота установлен манипулятор с несколькими степенями свободы, в который закреплена бадминтонная ракетка. Отслеживание полёта волана и мониторинг окружающей среды осуществляется с помощью стереоскопической камеры. По словам разработчиков, на создание робота ушло около пяти лет.

При разработке системы управления ANYmal были использованы современные методы обучения моделей ИИ с подкреплением. «Вместо того чтобы строить продвинутые модели, мы смоделировали робота в виртуальной среде и позволили ему научиться двигаться самостоятельно», — пояснил Ма. Обучение разбивалось на повторяющиеся блоки, в каждом из которых робот должен был предсказать траекторию полёта волана и попытаться его отбить. В ходе этого процесса ANYmal, как настоящий спортсмен, также определял пределы своих физических возможностей.

 Источник изображений: ETH Zürich

Обучение было направлено на развитие зрительно-моторной координации, аналогичной той, которой обладают спортсмены-люди. Модель восприятия, основанная на данных с камеры в реальном времени, обучала робота удерживать волан в поле зрения, несмотря на помехи и ошибки отслеживания. «Представьте, что робот занимает позицию для приёма волана, — рассказал Ма. — Если он движется медленно, шансы на успех снижаются. Если быстро — тряска камеры увеличивает погрешность отслеживания. Это компромисс, и мы хотели, чтобы он научился с ним справляться».

В результате обучения с подкреплением робот освоил принципы правильного позиционирования на площадке. Он пришёл к выводу, что после удачного удара наилучшая стратегия — возврат в центр площадки к задней линии. ANYmal научился самостоятельно вставать на задние «лапы», чтобы лучше видеть приближающийся волан, понял, как избегать падений и оценивать разумность риска с учётом своей ограниченной скорости. Он также воздерживался от попыток, заведомо обречённых на неудачу, тем самым снижая вероятность повреждений.

 Источник изображений: ETH Zürich

Результаты реальных матчей с людьми показали, что ANYmal как бадминтонист пока что не более чем любитель. Его время реакции составляло около 0,35 секунды, в то время как средний человек реагирует за 0,2–0,25 секунды, а элитные игроки с натренированными рефлексами и развитой мышечной памятью сокращают это время до 0,12–0,15 секунды. Ещё одной проблемой является ограниченное поле зрения камеры робота.

Учёные планируют продолжать развитие навыков ANYmal. В частности, они намерены сократить время реакции путём предсказания траектории волана на основе позы соперника перед ударом. Также предполагается оснастить робота более продвинутыми камерами со сверхнизкой задержкой. Модернизации потребуют и приводы манипуляторов.

Сам по себе робот, играющий в бадминтон, — скорее курьёз, чем практическое устройство. Однако опыт, полученный в процессе разработки, может быть масштабирован для самых разных задач. «Я думаю, что предлагаемая нами архитектура обучения будет полезна в любом приложении, где необходимо балансировать между восприятием и управлением — например, при подъёме предметов, а также их ловле и броске», — заключил Ма.

Было интересно? Скажите об этом Google, чтобы чаще получать ссылки на наши новости про мир роботехники

Источник:

Если вы заметили ошибку — выделите ее мышью и нажмите CTRL+ENTER.
Материалы по теме

window-new
Soft
Hard
Тренды 🔥
Meta внедряет роботов в ЦОД для замены людей, но пока процесс идёт очень медленно 9 мин.
CXMT запустила пробное производство памяти HBM3E 18 мин.
В недрах Марса обнаружилась массивная «тепловая аномалия» — возможно, это результат древнего космического ДТП 56 мин.
Никому ни слова: операторы ЦОД в США всё чаще заключают тайные соглашения в властями, прикрываясь NDA 2 ч.
TSMC намерена в 50 раз повысить производительность ИИ-систем — помогут 3D-чипы и кремниевая фотоника 3 ч.
G.Skill представила комплект Flare X5X DDR5-6000 с технологией разгона AMD EXPO ULL для систем на Ryzen 5 ч.
Очередная доставка астронавтов и космонавта на МКС задержится из-за технических проблем у корабля SpaceX Dragon 6 ч.
Поставщики облачных услуг в Бразилии возьмут на вооружение оптические диски Folio Photonics 7 ч.
Гибрид Xiaomi Skynomad N90 Max проехал в реальных условиях 1230 км без подзарядки и дозаправки 7 ч.
FPGA AMD Versal RF получат поддержку UCIe 1.1 7 ч.