Ssylka

Как четвероногий робот научился играть в бадминтон с человеком?

Ученые обучили четвероногого робота по имени ANYmal играть в бадминтон против людей с помощью искусственного интеллекта. Исследование, опубликованное 28 мая в журнале Science Robotics, продемонстрировало, что робот способен совмещать сложные движения всего тела с визуальным восприятием в реальном времени для отслеживания и возврата волана.
Как четвероногий робот научился играть в бадминтон с человеком?
Изображение носит иллюстративный характер

ANYmal — это робот, похожий на собаку, весом 50 килограммов и стандартной высотой 0,5 метра. Для игры в бадминтон его конструкция была существенно доработана. Инженеры установили на корпус динамическую руку с ракеткой под углом 45 градусов и стереокамеру с двумя объективами для обработки визуальной информации. С этими модификациями общая высота робота достигла 1,6 метра. Вся система управляется 18 суставами: по три на каждой из четырех ног и шесть на руке.

Автором исследования является Юньтао Ма, научный сотрудник в области робототехники, ранее работавший в Швейцарской высшей технической школе Цюриха (ETH Zürich), а в настоящее время — в стартапе Light Robotics. В интервью изданию Live Science он отметил сложность координации визуального восприятия с движением всего тела, назвав это ключевой проблемой проекта.

Обучение робота проходило с использованием метода обучения с подкреплением, где система учится на пробах и ошибках, стремясь максимизировать вознаграждение. Первый этап включал 50 миллионов симуляций на виртуальном корте. Цифровая версия ANYmal училась отслеживать положение виртуальных воланов и прогнозировать их траекторию полета.

В симуляции действовал «виртуальный тренер», который вознаграждал робота за правильное положение ракетки, угол наклона головы и скорость замаха. Дополнительные бонусы начислялись за своевременные удары, эффективное перемещение по корту и отказ от неоправданно высокой скорости. В результате этого процесса была создана нейронная сеть, управляющая всеми 18 суставами робота.

На втором этапе, известном как "Sim-to-Real" (от симуляции к реальности), обученная нейронная сеть была перенесена на физического робота ANYmal. В реальных условиях специальный аппарат подавал ярко-оранжевый волан с контролируемой скоростью, углом и местом приземления. Задача робота состояла в том, чтобы отбить волан с достаточной силой и направить его обратно через сетку в центр корта соперника.

В ходе экспериментов ANYmal продемонстрировал способность поддерживать розыгрыши с человеком-соперником продолжительностью до 10 ударов. Робот научился адаптировать свои движения в зависимости от расстояния до волана. Если волан находился близко (около 0,5 метра), он использовал только руку. На среднем расстоянии (около 1,5 метра) робот быстро перебирал всеми четырьмя ногами.

Для отражения дальних ударов (на расстоянии около 2,2 метра) ANYmal переходил в галоп. Этот аллюр создавал короткий период полета, во время которого робот отрывался от земли, что увеличивало досягаемость его руки на 1 метр. Такое поведение не было запрограммировано заранее, а стало результатом процесса обучения.

Еще одним неожиданным результатом стало «эмерджентное поведение» робота. После каждого удара ANYmal самостоятельно научился возвращаться в центр корта, чтобы подготовиться к следующей подаче, имитируя тактику профессиональных игроков в бадминтон.

Несмотря на успехи, система имеет ограничения. В текущей версии робот не учитывает движения или положение противника для прогнозирования траектории волана. В будущем исследователи планируют внедрить в программное обеспечение «оценку позы человека» для улучшения прогнозирования. Аппаратные усовершенствования могут включать добавление шейного сустава, что позволит роботу дольше отслеживать волан во время движения.

Технологии, разработанные в ходе этого эксперимента, имеют потенциальное применение за пределами спорта. Навыки сочетания динамического визуального восприятия с маневренным движением могут быть использованы в роботах для ликвидации последствий стихийных бедствий, например, при разборе завалов в сложной и непредсказуемой среде.


Новое на сайте

18817Искусственный интеллект в математике: от олимпиадного золота до решения вековых проблем 18816Радиоактивный след в Арктике: путь цезия-137 от лишайника через оленей к коренным народам 18815Критическая уязвимость WatchGuard CVE-2025-14733 с рейтингом 9.3 уже эксплуатируется в... 18814Что подготовило ночное небо на праздники 2025 года и какие астрономические явления нельзя... 18813Зачем нубийские христиане наносили татуировки на лица младенцев 1400 лет назад? 18812Как увидеть метеорный поток Урсиды в самую длинную ночь 2025 года? 18811Кто стоял за фишинговой империей RaccoonO365 и как спецслужбы ликвидировали угрозу... 18810Как злоумышленники могут использовать критическую уязвимость UEFI для взлома плат ASRock,... 18809Как наблюдать максимальное сближение с землей третьей межзвездной кометы 3I/ATLAS? 18808Передовая римская канализация не спасла легионеров от тяжелых кишечных инфекций 18807Способен ли вулканический щебень на дне океана работать как гигантская губка для... 18806Зонд NASA Europa Clipper успешно запечатлел межзвездную комету 3I/ATLAS во время полета к... 18805Может ли перенос лечения на первую половину дня удвоить выживаемость при раке легких? 18804Новая китайская группировка LongNosedGoblin использует легальные облачные сервисы для... 18803Генетический анализ раскрыл древнейший случай кровосмешения первой степени в итальянской...