Обмен электронных валют по самому выгодному курсу!
 


Kurbetsoft
Доступно в Google PlayРобособак научили защищать футбольные ворота от мяча

Исследователи из Калифорнийского университета в Беркли использовали обучение с подкреплением, чтобы натренировать четвероногого робота Mini Cheetah играть в футбол на позиции вратаря.

«Задача требует выполнения высокодинамичных перемещений с точными и быстрыми манипуляциями с нехватательным объектом. Робот должен среагировать и перехватить потенциально летящий мяч, используя различные маневры в очень короткие промежутки времени, обычно менее одной секунды», — говорится в исследовании.

Устройство способно выполнять три основные движения: сдвиг в сторону, прыжок и нырок. Под последним ученые подразумевают резкое перемещение робота вбок с последующим падением для перехвата мяча, летящего в нижний угол ворот.

Mini Cheetah анализирует положение объекта с помощью камеры глубины, после чего определяет подходящее движение. ИИ-алгоритм подбирает траекторию движения частей робота, позволяющую перехватить мяч, а низкоуровневый контроллер вычисляет соответствующие крутящие моменты для моторов, чтобы реализовать требуемые перемещения.

Сперва робота натренировали защищать ворота в симуляторе Isaac Gym от Nvidia. Платформа позволяет реализовать обучение с подкреплением в виртуальном пространстве, имитирующем физические взаимодействия.

Затем исследователи перенесли полученные навыки на реального Mini Cheetah и проверили его эффективность в игре в футбол с человеком и другим роботом. В результате устройство смогло успешно блокировать мячи, тратя на движения 0,9 секунды.

По словам ученых, технологию можно использовать для тренировки робота играть в футбол в роли нападающего.

«Мы сосредоточились исключительно на задаче создания вратаря, но предлагаемый фреймворк можно расширить на другие сценарии, включая выполнение ударов по мячу», — отмечается в исследовании.

Напомним, в октябре команда инженеров разработала систему алгоритмов, позволяющую робопсам передвигаться в дикой природе. Оснащенные программой устройства могут ходить и бегать по сложной местности, огибая статические и движущиеся препятствия.

В октябре 2021 года ученые из Бристольского университета занялись обучением роботов взаимодействию с радиоактивными отходами.

В августе Boston Dynamics натренировала двуногих роботов Atlas преодолевать полосу препятствий и делать синхронное сальто назад.

Подписывайтесь на новости ForkLog в Telegram: ForkLog AI — все новости из мира ИИ!




[vkontakte] [facebook] [twitter] [odnoklassniki] [mail.ru] [livejournal]

Каталог сайтов