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科学者は、AIを搭載したスキルでバドミントンを演奏するロボットを構築しました

また、秋の回避を学び、限られた速度を考えると、どれだけのリスクがかかるかを決定しました。ロボットは、深刻な損害の可能性を生み出す不可能なプレーを試みませんでした。それはコミットされましたが、自殺しませんでした。 しかし、最終的に人間をプレイしたとき、バドミントンのプレーヤーとして、せいぜいアマチュアはアマチュアでした。 メジャーリーグ 最初の問題は、その反応時間でした。平均的な人間は、約0.2〜0.25秒で視覚刺激に反応します。訓練された反射、予想、筋肉の記憶を持つエリートバドミントンプレーヤーは、今回は0.12〜0.15秒に減ることができます。 Anymalは、敵がShuttlecockに衝突して軌道を登録し、何をすべきかを把握してから約0.35秒後に必要でした。 問題の一部は視力が悪いことでした。 「認識はまだ大きな問題だと思います」とMaは言いました。 「ロボットは、Shutttlecockをステレオカメラでローカライズし、各期間に導入された位置決めエラーがある可能性があります。」また、カメラには限られた視野がありました。つまり、ロボットは、行動する前に限られた時間だけでShuttlecockを見ることができました。 「全体として、よりフレンドリーな試合に適していました。人間のプレイヤーが粉砕し始めると、ロボットの成功率ははるかに低下します」とMAは認めました。 しかし、彼のチームはすでに、Anymalをより良くする方法についていくつかのアイデアを持っています。 Shuttlecock自体を見るのを待つのではなく、相手の体の位置に基づいてShuttlecockの軌跡を予測することで、反応時間を改善できます。 Anymalの認識を向上させるために、チームは、マイクロ秒範囲の超低レイテンシで動きを登録する、イベントカメラなどのより高度なハードウェアに適合したいと考えています。その他の改善には、より速く、より有能なアクチュエーターが含まれる場合があります。 「私たちが提案するトレーニングのフレームワークは、知覚と制御のバランスをとる必要があるアプリケーションで役立つと思います。オブジェクトのピッキング、さらにはキャッチして投げます」とMAは提案しました。悲しいことに、ほぼ間違いなくテーブルから外れていることの1つは、バドミントンまたはテニスのメジャーリーグにAnymalを連れて行くことです。 「バドミントンを演奏するロボットを販売する会社を設立しますか？ Science Robotics、2025。doi：10.1126/scirobotics.adu3922 #科学者はAIを搭載したスキルでバドミントンを演奏するロボットを構築しました