Немецкие разработчики создали робота, играющего в гольф на профессиональном уровне

Немецкие разработчики создали робота, играющего в гольф на профессиональном уровне
Читайте нас: Дзен новости

Источники: | www.techeblog.com

Немецкие разработчики научили своего робота технике паттинга при игре в гольф, используя умное сочетание классического управления и машинного обучения.
Немецкие разработчики создали робота, играющего в гольф на профессиональном уровне
Автор:
involta technologies
involta technologies

Немецкие разработчики научили своего робота технике паттинга при игре в гольф, используя умное сочетание классического управления и машинного обучения.

На турнирах по гольфу игроки часто осматривают поле накануне, чтобы продумать, как они будут играть, говорит Анника Юнкер, докторант Падерборнского университета в Германии. Поэтому она и её коллеги решили посмотреть, сможет ли наделение робота подобными способностями помочь ему нанести удар из любой точки поля без помощи человека.

Golfi (так команда назвала своё творение) использует 3D-камеру, чтобы сделать снимок поля, который затем загружается в модель для имитации тысяч случайных снимков из разных положений. Они используются для обучения нейронной сети, которая затем может точно предсказать, насколько сильно и в каком направлении нужно ударить по мячу, чтобы он попал в лунку из любой точки поля.

Как и в случае с лучшими профессионалами, Golfi не всегда попадает в лунку. Однако цель состоит не в том, чтобы построить робота-победителя турниров по гольфу, а в том, чтобы продемонстрировать силу гибридных подходов к управлению роботами. Golfi умеет передвигаться на площади 2 м² посредством четырёх колёс, два из которых приводные. Оказавшись на месте, он использует зубчатый вал с ременным приводом и клюшку, прикреплённую к концу, чтобы ударить по мячу по направлению к лунке. 3D-камеры Microsoft Kinect помогают роботу анализировать параметры поля, такие как сопротивление газона, вес мяча и его начальная скорость, для имитации трёх тысяч случайных ударов из разных начальных точек.

Полученные данные используются для обучения нейронной сети, которая может предсказать, насколько сильно и в каком направлении нужно ударить по мячу, чтобы он попал в лунку из любого места на поле. Обучение робота смоделированным ударам в гольф занимает всего пять минут. Прежде чем он сможет сделать свой удар, робот сначала должен правильно выровнять свою клюшку с мячом, что требует от него определения того, где на поле находятся и он сам, и мяч. Данные передаются в алгоритм оптимизации, который определяет, как управлять двигателями колёс робота для перемещения к мячу.

По словам Никласа Фиткау, аспиранта Падерборнского университета и соавтора разработки, помимо освоения паттинга, основные методы, созданные исследователями, могут быть применены к другим проблемам робототехники, сообщает IEEE Spectrum.

Наверх