Сегодня 11 марта 2026
18+
MWC 2018 2018 Computex IFA 2018
реклама
Новости Hardware

Учёные натренировали робопса играть в бадминтон — он самообучается, но пока играет на уровне любителя

Группа учёных из ETH Zürich под руководством робототехника Юньтао Ма (Yuntao Ma) представила робота, способного играть в бадминтон. Робот ANYmal внешне напоминает миниатюрного жирафа с ракеткой «в зубах», и создан на базе четвероногого промышленного робота, предназначенного для работы в нефтегазовой отрасли, от компании ANYbotics. Вес ANYmal составляет около 50 кг, длина корпуса — менее метра, а ширина — менее 50 сантиметров.

 Источник изображений: ETH Zürich

Источник изображений: ETH Zürich

На робота установлен манипулятор с несколькими степенями свободы, в который закреплена бадминтонная ракетка. Отслеживание полёта волана и мониторинг окружающей среды осуществляется с помощью стереоскопической камеры. По словам разработчиков, на создание робота ушло около пяти лет.

При разработке системы управления ANYmal были использованы современные методы обучения моделей ИИ с подкреплением. «Вместо того чтобы строить продвинутые модели, мы смоделировали робота в виртуальной среде и позволили ему научиться двигаться самостоятельно», — пояснил Ма. Обучение разбивалось на повторяющиеся блоки, в каждом из которых робот должен был предсказать траекторию полёта волана и попытаться его отбить. В ходе этого процесса ANYmal, как настоящий спортсмен, также определял пределы своих физических возможностей.

 Источник изображений: ETH Zürich

Обучение было направлено на развитие зрительно-моторной координации, аналогичной той, которой обладают спортсмены-люди. Модель восприятия, основанная на данных с камеры в реальном времени, обучала робота удерживать волан в поле зрения, несмотря на помехи и ошибки отслеживания. «Представьте, что робот занимает позицию для приёма волана, — рассказал Ма. — Если он движется медленно, шансы на успех снижаются. Если быстро — тряска камеры увеличивает погрешность отслеживания. Это компромисс, и мы хотели, чтобы он научился с ним справляться».

В результате обучения с подкреплением робот освоил принципы правильного позиционирования на площадке. Он пришёл к выводу, что после удачного удара наилучшая стратегия — возврат в центр площадки к задней линии. ANYmal научился самостоятельно вставать на задние «лапы», чтобы лучше видеть приближающийся волан, понял, как избегать падений и оценивать разумность риска с учётом своей ограниченной скорости. Он также воздерживался от попыток, заведомо обречённых на неудачу, тем самым снижая вероятность повреждений.

 Источник изображений: ETH Zürich

Результаты реальных матчей с людьми показали, что ANYmal как бадминтонист пока что не более чем любитель. Его время реакции составляло около 0,35 секунды, в то время как средний человек реагирует за 0,2–0,25 секунды, а элитные игроки с натренированными рефлексами и развитой мышечной памятью сокращают это время до 0,12–0,15 секунды. Ещё одной проблемой является ограниченное поле зрения камеры робота.

Учёные планируют продолжать развитие навыков ANYmal. В частности, они намерены сократить время реакции путём предсказания траектории волана на основе позы соперника перед ударом. Также предполагается оснастить робота более продвинутыми камерами со сверхнизкой задержкой. Модернизации потребуют и приводы манипуляторов.

Сам по себе робот, играющий в бадминтон, — скорее курьёз, чем практическое устройство. Однако опыт, полученный в процессе разработки, может быть масштабирован для самых разных задач. «Я думаю, что предлагаемая нами архитектура обучения будет полезна в любом приложении, где необходимо балансировать между восприятием и управлением — например, при подъёме предметов, а также их ловле и броске», — заключил Ма.

Источник:

Если вы заметили ошибку — выделите ее мышью и нажмите CTRL+ENTER.
Материалы по теме

window-new
Soft
Hard
Тренды 🔥
Ресурс Anna's Archive обвинили в «ошеломляющем» пиратстве 63 миллионов книг 2 ч.
ChatGPT получил визуальную функцию, которая «заставит» полюбить математику 2 ч.
Российский суд оштрафовал Google на 11,4 млн руб. за неудаление запрещённого контента 9 ч.
Nvidia показала геймплей Control Resonant с трассировкой пути и подтвердила поддержку DLSS 4.5 в 20 новых играх 11 ч.
Nvidia выпустила драйвер с поддержкой Crimson Desert и Death Stranding 2: On the Beach 12 ч.
The Witcher 4 получит поддержку технологии RTX Mega Geometry для ускорения трассировки сложной геометрии 12 ч.
От GTX 1060 до RTX 5070 Ti: разработчики Crimson Desert раскрыли полные системные требования и технические особенности игры на консолях 13 ч.
Поддельное приложение Starlink внедряло майнер криптовалют на Android-смартфоны 13 ч.
Epic Games скоро повысит цены на В-баксы в Fortnite, потому что расходы на поддержку игры «значительно возросли», и студии надо покрывать их 13 ч.
Андрей Карпатый научил ИИ-агентов проводить сотни экспериментов, пока люди спят 14 ч.
Figure показала, как робот на базе Helix 02 убирает гостиную с той же скоростью, что и человек 2 ч.
YouTube заработал на рекламе $40,4 млрд в 2025 году — больше, чем Disney, Paramount и WBD вместе взятые 2 ч.
Из-за дефицита памяти сильнее всего пострадают поставки хромбуков 3 ч.
Суд запретил ИИ-агентам Perplexity совершать покупки на Amazon 8 ч.
«Один из лучших продуктов Apple»: вышли обзоры MacBook Neo 9 ч.
Необретённые технологии: учёные нащупали путь к «идеальному стеклу» со свойствами алмаза и металлу со свойствами стекла 12 ч.
Groq увеличил заказ на производство ИИ-чипов у Samsung более чем в 1,5 раза 14 ч.
Гендиректор Phison: «ни денег, ни запасов не хватит» — цены на NAND продолжат расти астрономическими темпами 15 ч.
В ближайшие часы на Землю упадёт старый 600-кг спутник NASA — вероятность жертв и разрушений признана незначительной 15 ч.
Память для флагманов нового поколения: SK hynix готовит 16-гигабитные чипы LPDDR6 со скоростью 10,7 Гбит/c 15 ч.