캘리포니아 대학교 버클리(UC Berkeley), 몬트리올 대학교와 밀라 대학교의 엔지니어들이 개발했습니다.
로봇 공학의 최근 발전작업 노트의 저자인 로봇을 제어하기 위한 더 안정적인 장비와 개선된 알고리즘을 만들 수 있었습니다. 결과적으로 기계 장치는 더 유연해졌으며 예를 들어 사람들과 축구를 하는 것과 같은 복잡한 작업을 잠재적으로 해결할 수 있습니다.
엔지니어가 제안한 솔루션은 두 가지를 결합합니다.주요 구성 요소: 모션 제어 및 모션 계획. 첫 번째는 공을 치는 발가락의 궤적을 추적하고 두 번째는 가까운 축구공(외부 카메라로 감지)을 주어진 위치로 던지기 위한 최적의 갈고리 궤적을 선택합니다.
시스템이 잠재적인 대상을 식별합니다. 이미지: Ji et al., ArXiv
연구원들은 구현된 접근 방식이복잡한 작업을 제어와 계획이라는 두 가지 구성 요소로 나눌 수 있습니다. 덕분에 먼저 로봇이 "진공 상태에서" 올바른 움직임을 수행하도록 훈련하고 제어 기술을 수행한 다음 실제 테스트로 이동하고 게임 중에 네트워크를 추가로 훈련할 수 있습니다.
과학자들은 일련의 모델을 테스트했습니다.네발 로봇 A1을 이용한 실제 테스트. 그들은 새로운 접근 방식을 사용할 때 움직임의 정확도가 크게 향상된다는 것을 발견했습니다. 로봇이 균형을 잃지 않고 빠르게 다리를 휘두르고 추진력을 얻어야 하기 때문에 이것은 매우 어려운 작업이라고 덧붙였습니다.
축구공은 더 많은 문제를 야기하기 때문에로봇은 변형 가능한 공과의 부드러운 접촉을 모델링하기 어려울 뿐만 아니라 공과 지면 사이의 구름 마찰의 불확실성도 처리해야 합니다.
Zhongyu Li, 연구 공동 저자
연구자들은 이 학습 기술이 축구뿐만 아니라 로봇이 부드러운 물체와 상호 작용하는 다른 작업에도 적합하다고 언급했습니다.
표지 이미지: Ji et al., ArXiv
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