Ingenieure der University of California in Berkeley (UC Berkeley), der Universitäten Montreal und Mila entwickelten
Jüngste Fortschritte in der Robotikermöglichten es, zuverlässigere Geräte und verbesserte Algorithmen zur Steuerung von Robotern zu schaffen, so die Autoren der Arbeitsnotiz. Dadurch sind mechanische Geräte flexibler geworden und können potenziell komplexe Aufgaben lösen, darunter zum Beispiel das Fußballspielen mit Menschen.
Die von den Ingenieuren vorgeschlagene Lösung kombiniert zweiSchlüsselkomponenten: Bewegungssteuerung und Bewegungsplanung. Der erste von ihnen verfolgt die Flugbahn des Zehs, der den Ball trifft, und der zweite wählt die optimale Flugbahn des Hakens aus, um einen nahe gelegenen Fußball (von einer externen Kamera erkannt) an einen bestimmten Ort zu werfen.
Das System identifiziert ein potenzielles Ziel. Bild: Ji et al., ArXiv
Die Forscher stellen fest, dass der implementierte Ansatzermöglicht es Ihnen, eine komplexe Aufgabe in zwei Komponenten zu unterteilen: Steuerung und Planung. Dank dessen können Sie den Roboter zunächst trainieren, die richtigen Bewegungen „im Vakuum“ auszuführen, nachdem Sie die Steuerungstechnik ausgearbeitet haben, und dann zu echten Tests übergehen und das Netzwerk während des Spiels weiter trainieren.
Die Wissenschaftler testeten ihr Modell in einer SerieRealtest mit dem vierbeinigen Roboter A1. Sie fanden heraus, dass die Genauigkeit der Bewegungen durch die Verwendung des neuen Ansatzes erheblich verbessert wird. Dies ist eine sehr schwierige Aufgabe, da der Roboter schnell sein Bein schwingen und an Schwung gewinnen muss, ohne das Gleichgewicht zu verlieren, fügen sie hinzu.
Der Fußball schafft mehr Probleme, weilDer Roboter muss sich nicht nur mit dem schwierig zu modellierenden weichen Kontakt mit einem verformbaren Ball auseinandersetzen, sondern auch mit den Unsicherheiten der Rollreibung zwischen dem Ball und dem Boden.
Zhongyu Li, Co-Autor der Studie
Die Forscher stellen fest, dass sich diese Lerntechnik nicht nur zum Fußballspielen eignet, sondern auch für andere Aufgaben, bei denen Roboter mit weichen Objekten interagieren.
Titelbild: Ji et al., ArXiv
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