ロボット工学、人工知能、スポーツをブレンドするブレークスルーで、ETHチューリッヒの研究者は、アニマルとして知られる4本足のロボット犬をバドミントンを演奏することに成功しました。
この成果は、人間の動きだけでなく、ダイナミックでペースの速い身体的スキルを模倣することで、機械学習とロボットシステムがどれほど遠くに来たかを示しています。
Ethチューリッヒのロボットシステムラボのマルコハッター教授が率いるチームは、驚くべき課題に答えようとしました。ロボットはどのようにしてShuttlecockをリアルタイムで正確に移動、見て、ヒットさせることができますか？彼らの解決策は、脚の調整、ラケットストローク、視覚追跡を統合する洗練された制御システムを設計することでした。
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Anymalには、飛行中のShutttlecockを追跡できる2台のカメラが装備されています。 AI駆動型予測モデルを使用して、ロボットはシャトルの軌跡を予測し、それに応じてそれ自体を配置できます。
ロボットAnymalは、2つのカメラでShuttlecockを追跡します。 （写真：eth）
適切に適切に、タイミングの高いストライキを実行し、驚くほど正確にショットを返します。この研究は、迅速な反射と機敏なフットワークだけでなく、腕の動きをゲームのペースと同期させる能力も明らかにしています。
プロジェクトに密接に取り組んだポスドク研究者のアンドレイ・クラマリックは、このプロセスを挑戦的でやりがいのあるものと説明しました。チームは、スイング中にロボットのバランスを動的にするなど、問題に取り組む必要があり、センサーがクイックシャトルの動きを追跡するのに十分速く反応することができました。
一度所定の位置に、適切にタイミングのストライキを実行します。 （写真：eth）
ロボット犬にバドミントンを演じるように教えることは楽しいように聞こえるかもしれませんが、研究者はより広い意味を強調しています。
このようなシステムは、最終的に災害対応、産業援助、捜索救助活動に使用するためのロボットの俊敏性と調整を強化する可能性があります。予測不可能なシナリオで迅速に反応し、正確に移動することを学ぶことで、ロボットは実際のタスクによりはるかに適応性があります。
ただし、今のところ、Anymalの滑らかなフットワークとSwift Swingsは、Robotics LabsとBadminton Courtの両方でスポットライトを当てています。
– 終了
公開：
シブ・クマール・トリパティ
公開：
2025年9月4日
#ウォッチai駆動のロボット犬は人間に対してバドミントンを演じますそしてそれは良いです