Engenheiros ensinaram robops a passar com precisão no futebol

Engenheiros da Universidade da Califórnia em Berkeley (UC Berkeley), das universidades de Montreal e Mila desenvolveram

um sistema de aprendizado por reforço para ensinar dispositivos robóticos a passar a bola com precisão durante um jogo de futebol.

Avanços recentes em robóticapossibilitou a criação de equipamentos mais confiáveis ​​e algoritmos aprimorados para controlar robôs, observam os autores do trabalho. Como resultado, os dispositivos mecânicos tornaram-se mais flexíveis e podem potencialmente resolver tarefas complexas, incluindo, por exemplo, jogar futebol com pessoas.

A solução proposta pelos engenheiros combina duascomponentes-chave: controle de movimento e planejamento de movimento. O primeiro rastreia a trajetória do dedo do pé chutando a bola, e o segundo seleciona a trajetória ideal do gancho para arremessar uma bola de futebol próxima (detectada por uma câmera externa) para um determinado local.

O sistema identifica um alvo potencial. Imagem: Ji et al., ArXiv

Os pesquisadores observam que a abordagem implementadapermite dividir uma tarefa complexa em dois componentes: controle e planejamento. Graças a isso, você pode primeiro treinar o robô para realizar os movimentos corretos “no vácuo”, tendo trabalhado a técnica de controle, e depois passar para testes reais e treinar ainda mais a rede durante o jogo.

Os cientistas testaram seu modelo em uma sérieteste real usando o robô de quatro patas A1. Eles descobriram que, ao usar a nova abordagem, a precisão dos movimentos é significativamente melhorada. Esta é uma tarefa muito difícil, pois o robô deve balançar rapidamente a perna e ganhar impulso sem perder o equilíbrio, acrescentam.

A bola de futebol cria mais problemas porqueo robô deve lidar não apenas com o contato macio difícil de modelar com uma bola deformável, mas também com as incertezas do atrito de rolamento entre a bola e o solo.

Zhongyu Li, coautor do estudo

Os pesquisadores observam que essa técnica de treinamento é adequada não apenas para jogar futebol, mas também para outras tarefas nas quais os robôs interagem com objetos macios.

Imagem da capa: Ji et al., ArXiv

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