このゴルファー ロボットは、Kinect カメラとニューラル ネットワークを使用してショットを撮影します。

Golfi は、Kinect カメラとニューラル ネットワークを使用してグリーン ショットを計算するゴルフ ロボットです。

ロボットは最もクレイジーなことを行うことができます。そしてこれはあらゆる分野に当てはまります。フェアウェイでボールを蹴るロボットはそれほど新しいものではありませんが、グリーン上でニュアンスを変えてプレーできるロボットは、はるかに大きな課題を抱えています。ドイツのパーダーボルン大学の研究者らは、ゴルフィという愛称で知られるこのような機械の開発に成功した。この機械は、ニューラルネットワークを使用して、ショットの打ち方やボールをホールに入れるための強さを知ることができる。分野。緑。

Golfi ゴルファー ロボットは Kinect カメラとニューラル ネットワークを使用します

このロボットは、Microsoft Kinect 3D カメラを使用して緑の全景を撮影し、さまざまな場所で撮影された数千枚のランダムなショットをシミュレートします。これには、芝生の抵抗、ボールの重さ、飛び出す速度など、多くの要素が考慮されます。大学院生のアニカ・ユンカー氏はIEEEリサーチに対し、チームが実際のショットから抽出したデータをシステムに入力するのに30～40時間かかったのに比べ、シミュレーションホールでゴルフの練習には5分しかかからないと語った。

ゴルフィはショットをする必要があると判断すると、ボールに向かって移動し、内蔵のセットを使用し、もちろんスティックを使ってアクションを開始します。ただし、ロボットは毎回ボールを穴に入れるわけではありません。アニカ・ユンケル氏は、ロボットは 60 ～ 70% の成功率でこれを達成すると説明しています。それでもほとんどのゴルファーよりは優れています。そして、ゴルフィはミスしてもフューリーメイスを振り下ろすことはありません！

グリーン上でのショットを計算する

同時に、ゴルフィはボールを転がしてポジションを変えることもあります。研究者らは、作成した作品を実験室でテストしただけで、現実世界の状況ではなく、非常に異なる可能性がある緑や非常に薄い地形でテストしました。これは明らかに、表示面のみを使用するシステムにとって大きな問題を引き起こします。

いずれにせよ、パーダーボルン大学の研究者らは、PGA ツアーのプロ選手と競争できるロボットの開発を目指していたわけではありません。ただし、彼らは、Golfi に使用された手法が他のロボット アプリケーションにも再利用できることを望んでいます。「システムの知識があれば、これを他の問題に移すこともでき、システムの特定の部分をモデル化してデータを取得することはできますが、すべてをモデル化することはできません」と同じく同大学の博士課程の学生であるニクラス・フィッツカウ氏は説明した。パーダーブロンの。IEEE Research のこの記事の共著者です。

2016年、LDRICという名前の別のロボットがPGAイベント中にホールインワンを達成したが、5回目のトライでホールインワンを達成した。