Цей робот-гольфіст використовує камеру Kinect і нейронну мережу, щоб робити удари.

Цей робот-гольфіст використовує камеру Kinect і нейронну мережу, щоб робити удари.

Golfi — гольф-робот, який використовує камеру Kinect і нейронну мережу для розрахунку грін-шотів.

Роботи можуть робити найбожевільніші речі. І це у всіх сферах. Роботи, які штовхають м’яч на фарватері, насправді не є чимось новим, але робот, який може грати з нюансами на зеленому полі, представляє набагато більший виклик. Дослідникам з Університету Падерборна в Німеччині щойно вдалося створити таку машину на прізвисько Golfi, яка використовує нейронну мережу, щоб знати, як зробити удар і наскільки сильно вдарити по м’ячу, щоб потрапити в лунку з будь-якої точки світу. поле. зелений.

Робот гольфіст Golfi використовує камеру Kinect і нейронну мережу

Робот повністю переглядає зелені насадження за допомогою 3D-камери Microsoft Kinect і моделює кілька тисяч випадкових знімків, зроблених у різних місцях. При цьому враховується багато факторів, таких як опір газону, вага м’яча і швидкість вильоту. Аспірантка Анніка Юнкер розповіла IEEE Research, що тренування в гольфі на імітованих лунках займає п’ять хвилин, у порівнянні з 30-40 годинами, які команда мала на те, щоб надати системі дані, отримані з реальних ударів.

Коли Гольфі визначив, що потрібно зробити удар, він рухається до м’яча та використовує свій вбудований набір, звісно ключкою, щоб почати дію. Однак робот не кожен раз кладе м’яч в лунку. Анніка Юнкер пояснює, що робот досягає цього з показником успіху від 60 до 70%. Це все одно краще, ніж у більшості гравців у гольф. І Гольфі не замахнеться булавою люті, якщо промахнеться!

розраховувати свої удари на зеленому полі

При цьому Гольфі іноді катає м’яч і змінює позицію. Дослідники перевіряли своє творіння лише в лабораторії, а не в реальних умовах, із зеленими насадженнями, які можуть бути дуже різними, і дуже тонким рельєфом, що, очевидно, створює серйозну проблему для системи, яка використовує лише площину огляду.

У будь-якому випадку дослідники з Університету Падерборна не ставили за мету розробити робота, який міг би конкурувати з професіоналами PGA Tour. Однак вони сподіваються, що методи, використані для Golfi, можна повторно використовувати для інших роботів. «Ви також можете перенести це на інші проблеми, де ви матимете знання про систему та зможете змоделювати певні її частини, щоб отримати певні дані, але ви не зможете змоделювати все», — пояснив Ніклас Фітткау, також докторант університету. Падербронна. і співавтор цієї статті в IEEE Research.

У 2016 році інший робот на ім’я LDRIC мав дірку в одному під час заходу PGA, але з п’ятої спроби.

Залишити відповідь

Ваша e-mail адреса не оприлюднюватиметься. Обов’язкові поля позначені *