Разработката е дело на екип от университета Цинхуа, ByteDance Seed Lab и Китайския селскостопански университет
Хуманоидните роботи вече не се ограничават до виртуални футболни симулации. Китайски инженери успяха да накарат двукракия робот Booster T1 да открива топката, да я преследва и да изпълнява удари на истински терен, използвайки само вградените си камери.
Разработката е дело на екип от университета Цинхуа, ByteDance Seed Lab и Китайския селскостопански университет. Резултатите от експеримента са публикувани в научното списание Science Robotics.
Ключът към системата е унифициран контролер, базиран на обучение с подсилване. Вместо визуалното възприятие и управлението на движенията да се извършват от отделни модули, новият подход ги обединява в един затворен цикъл. Така роботът може едновременно да изчислява къде се намира топката и да коригира движението на цялото си тяло.
Системата разчита единствено на данните от камерите на робота и не използва външни навигационни маркери. Това е особено важно при движение, тъй като размазването на изображенията, вибрациите и промените в осветлението могат да затруднят традиционните роботизирани системи.
Изкуственият интелект първоначално е обучен във виртуална среда. За да бъде подготвен за реалния свят, изследователите са симулирали характерни за хардуера проблеми – шумове, грешки при разпознаването и „слепи зони“ на камерите.
За по-естествена походка и движения при ударите е използван методът AMP, обучен с данни от движенията на реални спортисти. След това моделът е прехвърлен директно върху физическия робот без допълнително обучение в реални условия – подход, известен като zero-shot.
При тестовете Booster T1 самостоятелно открива топката, приближава се до нея и я рита от различни позиции и ъгли. Според изследователите системата намалява грешката при определяне на позицията на топката с 46% и ускорява подготовката и изпълнението на удара с до 64% в сравнение с традиционни модулни системи.
При ударите в предния сектор е отчетена успеваемост между 80 и 90%. Роботът също така запазва стабилността си при движение върху пет различни настилки – трева, почва, камък, асфалт и каучук.
Експериментът показва как технологиите за обучение на роботи във виртуална среда постепенно намират приложение в реалния свят, включително при задачи, изискващи едновременно възприятие, движение и поддържане на равновесие.
