Робота-гуманоида научили играть в теннис на уровне человека

Пост опубликован в блогах iXBT.com, его автор не имеет отношения к редакции iXBT.com

Китайская компания Galbot Robotics совместно с учёными из Университета Цинхуа и Пекинского университета представила систему LATENT, которая позволяет гуманоидным роботам играть в теннис в реальном времени. Демонстрация прошла на платформе Unitree G1: робот успешно отбивал мячи, перемещался по корту и поддерживал длительную игру с живым соперником.

Робот, играющий в теннис
Робот, играющий в теннис
Автор: Galbot Источник: x.com

Разработчики отметили, что впервые гуманоид способен вести высокодинамичные розыгрыши с реакцией на уровне миллисекунд, точно попадать по мячу и демонстрировать естественные движения всего тела.

Основная сложность при обучении роботов спортивным навыкам — нехватка точных данных о движениях человека. В теннисе игроки преодолевают большие дистанции, мяч летит со скоростью до тридцати метров в секунду, а контакт ракетки с мячом длится считанные миллисекунды.

Вместо записи полноценных матчей исследователи собрали короткие фрагменты ключевых движений: форхенды, бэкхенды, боковые шаги. Данные фиксировали системой захвата движения на компактной площадке три на пять метров — это более чем в семнадцать раз меньше стандартного корта. Пять игроков предоставили около пяти часов записей.

На основе этих данных система LATENT сначала обучает робота воспроизводить отдельные элементы. Затем алгоритм объединяет их в последовательности: подход к мячу, удар, возврат в исходную позицию.

Чтобы улучшить работу в реальных условиях, модель тренировали в симуляции, где случайным образом меняли физические параметры: массу робота и мяча, трение, аэродинамику. Такой подход помог сократить разрыв между виртуальной тренировкой и реальностью.

Исследователи подчеркнули, что даже неполные, но близкие к реальности данные дают представление о базовых человеческих навыках в теннисе. После дополнительной коррекции и компоновки робот учится стабильно отбивать мячи в разных условиях и направлять их в нужную зону, сохраняя при этом естественную манеру движений.

В симуляции система показала до девяноста шести процентов успешных форхендов. При запуске на реальном роботе Unitree G1 аппарат смог поддерживать розыгрыши с человеком и стабильно возвращать мяч на сторону соперника.

Авторы разработки считают, что предложенный метод можно применять и в других видах спорта, где сложно собрать полные данные о движениях человека: футбол, бадминтон и аналогичные дисциплины. Они добавили, что хотя работа сфокусирована на задаче возврата мяча в теннисе, сама архитектура решения потенциально применима к более широкому кругу задач с ограниченным набором качественных данных о человеческой моторике.

Источник: interestingengineering

Автор не входит в состав редакции iXBT.com (подробнее »)

0 комментариев

Добавить комментарий

Сейчас на главной

Новости

Публикации

От полного одиночества до 100 миллионов цивилизаций: почему ученые уже 65 лет ищут жизнь в космосе по уравнению Дрейка

В точных науках и инженерном деле любая формула должна давать конкретный и проверяемый результат. Если один исследователь подставляет в уравнение свои данные и получает одну триллионную долю...

Почему старые телевизоры с кинескопом до сих пор покупают, хотя современные показывают в 4K

Представьте довольно необычную покупку. У человека дома стоит большой телевизор с разрешением 4K, но он ищет на вторичном рынке старый Sony Trinitron с экраном всего 21 дюйм. И желательно с...

Учёные почти 100 лет ждут одну каплю: зачем в Австралии проводят самый медленный эксперимент в мире

Девять капель за 99 лет, и ни одну не увидели: то отошли на пять минут, то отключили свет. Теперь ждут десятую. Зачем нужен самый медленный эксперимент в мире?

Премиальный GMT по доступной цене — вышла обновленная версия часов Nereide от Venezianico

Стратегия часового бренда Venezianico интересна: компания, по сути, предлагает «доступный премиум», где можно встретить интересные декоративные решения, необычные материалы в оформлении,...