Golfi — это робот для игры в гольф, который использует камеру Kinect и нейронную сеть для расчета зеленых ударов.
Роботы могут делать самые сумасшедшие вещи. И это во всех сферах. Роботы, бьющие по мячу на фервее, на самом деле не новы, но робот, который может играть с нюансами на грине, представляет собой гораздо более сложную задачу. Исследователям из Падерборнского университета в Германии только что удалось создать такую машину по прозвищу Golfi, которая использует нейронную сеть, чтобы знать, как сделать удар и как сильно ударить по мячу, чтобы он попал в лунку из любой точки поля. поле. зеленый.
Робот-гольфист Golfi использует камеру Kinect и нейронную сеть
Робот делает полный обзор зелени с помощью 3D-камеры Microsoft Kinect и имитирует несколько тысяч случайных снимков, сделанных в разных местах. При этом учитывается множество факторов, таких как сопротивление газона, вес мяча и скорость вылета. Аспирантка Анника Юнкер рассказала IEEE Research, что для игры в гольф на смоделированных лунках требуется пять минут, по сравнению с 30-40 часами, которые команда должна была ввести в систему данными, извлеченными из реальных ударов.
Как только Гольфи решил, что нужно сделать бросок, он движется к мячу и использует свой встроенный набор, конечно же, с клюшкой, чтобы начать действие. Однако робот не каждый раз забрасывает мяч в лунку. Анника Юнкер объясняет, что робот достигает этого с вероятностью от 60 до 70%. Это все еще лучше, чем у большинства игроков в гольф. И Гольфи не взмахнет своей яростной булавой, если промахнется!
рассчитать его удары по грину
При этом Гольфи иногда перекатывает мяч и меняет позицию. Исследователи тестировали свое творение только в лаборатории, а не в реальных условиях, с зеленью, которая может быть самой разной, и очень тонкой местностью, что, очевидно, создает серьезную проблему для системы, использующей только плоскость обзора.
В любом случае, исследователи из Университета Падерборна не ставили перед собой задачу разработать робота, способного конкурировать с профессионалами PGA Tour. Однако они надеются, что методы, использованные для Golfi, можно будет повторно использовать для других роботизированных приложений. «Вы также можете перенести это на другие задачи, где у вас было бы знание системы, и вы могли бы смоделировать определенные ее части, чтобы получить некоторые данные, но вы не можете смоделировать все», — пояснил Никлас Фиткау, также аспирант Университета. Падербронн. и соавтор этой статьи в IEEE Research.
В 2016 году у другого робота по имени LDRIC была дыра в одном во время мероприятия PGA, но с пятой попытки.