Новости

DribbleBot учится вести футбольный мяч в реалистичных условиях

DribbleBot учится вести футбольный мяч в реалистичных условиях

Лаборатория невероятного искусственного интеллекта Массачусетского технологического института разработала ловкое манипулирование мячом с помощью робота на ногах (DribbleBot), который может вести футбольный мяч в реальных условиях, подобных тем, с которыми сталкивается игрок-человек.

Робот-футбол (для некоторых — футбол) существует с середины 1990-х годов, хотя эти матчи, как правило, представляют собой довольно упрощенную версию человеческой игры. Однако заставить робота манипулировать мячом также является очень привлекательной темой для исследований робототехников.

Обычно эти исследовательские усилия были сосредоточены на колесных роботах, играющих на очень плоской однородной поверхности и преследующих мяч, который позволил ему остановиться. Для DribbleBot команда использовала четвероногого робота с двумя объективами типа «рыбий глаз» и бортовой компьютер с возможностью обучения нейронной сети для отслеживания футбольного мяча размера 3 над территорией с неровным рельефом настоящего поля, включая песок, грязь и снег. Это не только сделало катящийся мяч менее предсказуемым, но и повысило опасность падения, от которого 40-сантиметровому роботу пришлось восстанавливаться, а затем возвращать мяч, как игроку-человеку.

DribbleBot учится вести футбольный мяч в реалистичных условиях

DribbleBot 40 см (16 дюймов) в высоту MIT

Это может показаться простым в мире, где роботы Boston Dynamics регулярно бегают по пересеченной местности и делают сальто назад, но есть большая разница в дриблинге. Ходячий робот может полагаться на внешние визуальные датчики, а для сохранения равновесия он анализирует, насколько хорошо его ноги цепляются за землю. Мяч, катящийся по неровной поверхности, гораздо сложнее, поскольку он реагирует на небольшие факторы, которые не влияют на игрока, ведущего мяч, и требует, чтобы робот открыл для себя навыки, необходимые для управления мячом, когда и мяч, и он находятся в движении.

Чтобы ускорить этот процесс, параллельно в режиме реального времени было проведено 4000 цифровых симуляций робота, включая задействованную динамику и реакцию на то, как катится смоделированный мяч. Когда робот научился вести мяч, он получал положительное подкрепление и отрицательное подкрепление, если совершал ошибку. Эти симуляции позволили сжать сотни дней игры всего за пару дней.

Затем в реальном мире бортовая камера, датчики и приводы робота позволили ему применить полученные знания в цифровой форме и отточить эти навыки в более сложной реальности.

DribbleBot учится вести футбольный мяч в реалистичных условиях

DribbleBot учится методом проб и ошибок, смягчаемых наградамиMIT

«Если вы посмотрите вокруг сегодня, большинство роботов колесные», — говорит Пулкит Агравал, профессор Массачусетского технологического института, главный исследователь CSAIL и директор Improbable AI Lab. «Но представьте, что есть сценарий стихийного бедствия, наводнения или землетрясения, и мы хотим, чтобы роботы помогали людям в процессе поиска и спасения. «пересекать эти ландшафты. Весь смысл изучения роботов с ногами состоит в том, чтобы перемещаться по местности, недоступной для современных роботизированных систем. Наша цель при разработке алгоритмов для роботов с ногами — обеспечить автономию в сложных и сложных ландшафтах, которые в настоящее время недоступны для роботизированных систем. .»

Исследование будет представлено на Международной конференции IEEE по робототехнике и автоматизации (ICRA) 2023 года в Лондоне, которая начнется 29 мая 2023 года.

В приведенном ниже видео обсуждается DribbleBot. .

DribbleBot

Источник

Нажмите, чтобы оценить статью
[Итого: 0 Среднее значение: 0]

Похожие статьи

Добавить комментарий

Ваш адрес email не будет опубликован.

Кнопка «Наверх»