這款高爾夫球手機器人使用 Kinect 攝像頭和神經網絡來擊球。

Golfi 是一款高爾夫機器人，它使用 Kinect 攝像頭和神經網絡來計算果嶺擊球。

機器人可以做最瘋狂的事情。這在所有領域都是如此。在球道上踢球的機器人並不是什麼新鮮事，但能夠在果嶺上踢球的機器人提出了更大的挑戰。德國帕德博恩大學的研究人員剛剛成功製造出這樣一種機器，綽號為“Golfi”，它使用神經網絡來了解如何擊球以及如何用力擊球才能從任何地方將球打入洞中。場地。綠色的。

Golfi 高爾夫球手機器人使用 Kinect 攝像頭和神經網絡

該機器人使用 Microsoft Kinect 3D 攝像頭拍攝綠色植物的全景，並模擬在不同位置拍攝的數千張隨機照片。這考慮到了許多因素，例如草坪的阻力、球的重量和離開的速度。研究生 Annika Junker 告訴 IEEE Research，在模擬洞上練習高爾夫需要 5 分鐘，而團隊需要 30 到 40 小時向系統提供從真實擊球中提取的數據。

一旦戈爾菲確定需要射門，他就會向球移動並使用他的內置裝置（當然還有一根球桿）開始動作。然而，機器人並不是每次都將球放入洞中。Annika Juncker 解釋說，機器人以 60% 到 70% 的成功率實現了這一目標。它仍然比大多數高爾夫球手要好。如果戈爾菲失手，他也不會揮動他的憤怒狼牙棒！

計算他在果嶺上的擊球數

與此同時，戈爾菲有時會滾動球並改變位置。研究人員僅在實驗室中測試了他們的創造，而不是在現實條件下測試，現實條件下的綠色植物可能非常不同，而且地形非常薄，這顯然給僅使用觀察平面的系統帶來了主要問題。

無論如何，帕德博恩大學的研究人員的目的並不是開發一種可以與美巡賽職業選手競爭的機器人。然而，他們希望用於 Golfi 的方法可以重複用於其他機器人應用。“你也可以將其轉移到其他問題上，在這些問題中你了解系統，並且可以對系統的某些部分進行建模以獲得一些數據，但你無法對所有內容進行建模，”該大學的博士生尼克拉斯·菲特考 (Niklas Fittkau) 解釋道。帕德布隆。IEEE Research 這篇文章的合著者。

2016 年，另一台名為 LDRIC 的機器人在 PGA 賽事中在第五次嘗試時一桿進洞。