Ernsthaft? Lassen Sie den Roboterhund der Torwart sein und veröffentlichen Sie einen Artikel

Ist es zuverlässig, einen Roboterhund als Fußballtorwart fungieren zu lassen? Ob es zuverlässig ist oder nicht, schauen wir uns zunächst den Effekt an und ziehen dann eine Schlussfolgerung.

Das Personal machte einen sehr milden Angriff und der Roboterhund blockte den Ball:

#🎜 🎜#

Fügen Sie etwas Schwierigkeit hinzu und erzielen Sie ein parabolisches Tor, es ist kein Problem:

#🎜🎜 #Steht das Werfen des Balls mit der Hand unter Betrugsverdacht? Versuchen Sie es mit den Füßen, der Roboterhund kann das Tor auch fest verteidigen. Ich habe auch versucht, einen Roboterhund Fußball spielen zu lassen und den anderen als Torwart. Es ist gut, dass die beiden Roboterhunde alleine spielen können:

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#🎜🎜 #

Nachdem ich die Wirkung gesehen habe, habe ich das Gefühl, dass der Roboterhund als Torwart recht zuverlässig ist. Dieser Roboterhund ist Mini Cheetah, der 2019 vom MIT entwickelt wurde. Jetzt haben Forscher der University of California, Berkeley und anderer Institutionen ein neues Rahmenwerk für verstärkendes Lernen für Mini Cheetah eingeführt, das es ihm ermöglicht, Fußball-Torwartaufgaben mit einer Torwart-Erfolgsquote von 87,5 zu erfüllen % .

Papieradresse: https://arxiv.org/pdf/2210.04435.pdf

#🎜 🎜#4 Meter entfernt tretend

Mini Cheetah verteidigte das Tor erfolgreich in weniger als 1 Sekunde

Für Mini Cheetah ist es immer noch schwierig zu lernen, das Tor zu bewachen Da es sich hierbei um die Höhe handelt, in der ein Objekt (z. B. einen Ball) geworfen wird, und um die Position der dynamischen Bewegung. Insbesondere sind die Richtung und die Position des Balls für eine Partei ungewiss muss die Position des Balls schnell beurteilen, um zu verhindern, dass der Ball eindringt. Um dies zu erreichen, müssen Sie dem Roboter beibringen, seinen Körper dynamisch zu bewegen und gleichzeitig sicherzustellen, dass seine Füße (oder sein Gesicht) rechtzeitig dort ankommen, wo sie den Ball blockieren müssen. Das sind im Grunde zwei Rätsel in einem.

Die Lösung der Forschung bestand darin, Bewegungssteuerungen mit der Planung der Endeffektor-Flugbahn zu kombinieren, sodass der beste Weg, Mini Cheetah auf den Ball zu bringen, innerhalb von weniger als einem Block gefunden werden konnte Sekunde nach Erreichen des Ziels.

Nachdem Sie den oben genannten Vorgang abgeschlossen haben, müssen Sie Mini Cheetah auch trainieren, um eine Reihe nützlicher Torwartfähigkeiten zu beherrschen, wie z Ball in Bodennähe abfangen, die Technik des Hechtens beherrschen, um die untere Ecke des Tores zu erreichen, zur oberen und oberen Ecke des Tores springen. Nach Abschluss dieser Aktionen kann sich Mini Cheetah erholen und schließlich sicher landen. Referenzbewegungen für jede Fähigkeit werden manuell programmiert, in der Simulation trainiert und dann direkt auf den Roboter übertragen.

Mini Cheetah Das verteidigte Tor ist 1,5m breit und 0,9m hoch. Der Ball wird aus ca. 4m Entfernung geschossen die Außenseite und dann blockt Mini Cheetah den Ball. Die Leistung eines so kleinen Roboterhundes ist beeindruckend, wenn er die Ballblock-Aktion abschließt.

Die Studie zeigt, dass dieses Roboterhundsystem die in der Simulation erlernten dynamischen Bewegungen und Torwartfähigkeiten integrieren kann. Migriert auf a Bei einem echten vierbeinigen Roboter betrug die Erfolgsquote des Torwarts gegen zufällige Schüsse in der realen Welt 87,5 %. Die durchschnittliche Erfolgsquote menschlicher Fußballtorhüter liegt bei 69 %. Die Forscher sagen, dass ihr vorgeschlagener Rahmen auf andere Szenarien ausgeweitet werden kann, beispielsweise auf Multi-Skill-Fußball.

Werfen wir einen Blick auf das Gerüst hinter diesem Roboterhund.

Hierarchischer Lernrahmen für Verstärkung

Zuallererst ist es ein sehr herausforderndes Problem, einen vierbeinigen Roboter dazu zu bringen, als Fußballtorwart zu fungieren, da gleichzeitig die beiden praktischen Probleme gelöst werden müssen: die Vorhersage der Bewegungsbahn des Objekts und die Erfassung nicht- Frage nach greifbaren Objekten (Kugeln). Der Roboter muss innerhalb kürzester Zeit (normalerweise weniger als einer Sekunde) auf einen in der Luft fliegenden Ball reagieren und ihn abfangen.

Um diese Herausforderung zu meistern, schlug das Forschungsteam ein hierarchisches modellfreies Reinforcement Learning (RL)-Framework vor. Das Framework enthält eine Mehrfachkontrollstrategie für unterschiedliche motorische Fähigkeiten, die unterschiedliche Bereiche des Ziels abdeckt.

Diese Steuerungsstrategien ermöglichen es dem Roboter, die Flugbahnen zufällig parametrierter Endeffektoren zu verfolgen und dabei bestimmte motorische Fähigkeiten wie Springen, um den Ball zu blockieren, Tauchen und Auffangen des auf dem Boden rollenden Balls auszuführen.

Ein erweiterter Planer ist im RL-Framework enthalten, der dem Roboter hilft, die erforderlichen motorischen Fähigkeiten zu bestimmen und die Flugbahn des Endeffektors zu planen, um Bälle abzufangen, die auf verschiedene Zielbereiche zufliegen.

In dieser Studie wurde das oben erwähnte RL-Framework auf dem vom MIT im Jahr 2019 vorgeschlagenen Vierbeiner-Roboter Mini Cheetah eingesetzt. Experimente zeigen, dass dieses RL-Framework es dem Vierbeiner-Roboter ermöglichen kann, sich schnell bewegende Bälle in der realen Welt effektiv abzufangen.

Frühere Forschungen zum RL-Framework von vierbeinigen Robotern konzentrierten sich hauptsächlich auf die Bewegungssteuerung auf niedriger Ebene, z. B. darauf, den Roboter mit der erforderlichen Geschwindigkeit laufen zu lassen und Referenzbewegungen zu imitieren. Das in dieser Studie vorgeschlagene Framework erweitert die erlernten motorischen Fähigkeiten auf Aufgaben auf höherer Ebene und nutzt erfolgreich fortgeschrittene Planung, um einem vierbeinigen Roboter zu ermöglichen, einen sich schnell bewegenden Fußball mit agilen Bewegungen präzise abzufangen. Dies hat wichtige Auswirkungen auf die fortgeschrittene Planungssteuerung von vierbeinigen Robotern.

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