Les ingénieurs ont appris à un robops comment passer avec précision au football

Des ingénieurs de l'Université de Californie à Berkeley (UC Berkeley), des universités de Montréal et de Mila ont développé

un système d'apprentissage par renforcement permettant d'apprendre aux appareils robotiques à passer le ballon avec précision pendant un match de football.

Les avancées récentes de la robotiquea permis de créer des équipements plus fiables et des algorithmes améliorés pour contrôler les robots, notent les auteurs de la note de travail. En conséquence, les dispositifs mécaniques sont devenus plus flexibles et peuvent potentiellement résoudre des tâches complexes, y compris, par exemple, jouer au football avec des personnes.

La solution proposée par les ingénieurs combine deuxcomposants clés : contrôle du mouvement et planification du mouvement. Le premier d'entre eux suit la trajectoire de l'orteil qui frappe le ballon, et le second sélectionne la trajectoire optimale du crochet pour lancer un ballon de football à proximité (détecté par une caméra externe) à un endroit donné.

Le système identifie une cible potentielle. Image : Ji et al., ArXiv

Les chercheurs notent que l'approche mise en œuvrevous permet de diviser une tâche complexe en deux composantes : contrôle et planification. Grâce à cela, vous pouvez d'abord entraîner le robot à effectuer les mouvements corrects «dans le vide», après avoir élaboré la technique de contrôle, puis passer à de vrais tests et entraîner davantage le réseau pendant le jeu.

Les scientifiques ont testé leur modèle dans une sérietest réel avec le robot à quatre pattes A1. Ils ont constaté que lors de l'utilisation de la nouvelle approche, la précision des mouvements est considérablement améliorée. C'est une tâche très difficile, car le robot doit rapidement balancer sa jambe et prendre de l'élan sans perdre l'équilibre, ajoutent-ils.

Le ballon de football crée plus de problèmes carle robot doit non seulement composer avec un contact souple difficile à modéliser avec une balle déformable, mais aussi avec les incertitudes du frottement de roulement entre la balle et le sol.

Zhongyu Li, co-auteur de l'étude

Les chercheurs notent que cette technique d'apprentissage convient non seulement pour jouer au football, mais aussi pour d'autres tâches dans lesquelles les robots interagissent avec des objets mous.

Image de couverture : Ji et al., ArXiv

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