Гуманоида UC Berkeley научили играть в настольный теннис с высокой точностью

Учёные собрали систему которая учит гуманоидов отбивать подачу камеры ловят траекторию робот считает как ударить и двигается как человек humanoid table tennis github io tips ai news

Роботы научились рубиться в настольный теннис Железный от UC Berkeley может полностью автономно отбить 106 ударов подряд Секрет прост Первый модуль анализирует скорость и траекторию меча и планирует удар ракеткой А нейросетевой контроллер натренированный с помощью обучения с подкреплением управляет движениями При этом скорость реакции менее секунды Разработчики называют проект тестовой площадкой для прокачки реакций железного в динамичных средах Подробнее aiaiai

В UC Berkeley показали гуманоида играющего в настольный теннис на скорости 106 ударов подряд с реакцией меньше секунды Гуманоиды давно умеют ходить и держать баланс но быстрые объекты и точные удары серьезная задача Роботу приходится следить за мячом предсказывать его траекторию и двигаться так чтобы попасть по нему нужной частью ракетки с правильной скоростью Как это работает Планировщик на моделях прогнозирует путь мяча и выбирает точку время и скорость удара Контроллер на основе RL превращает план в согласованные движения рук и ног удерживая баланс при замахе Обучение основной на видео с реальных матчей поэтому удары выглядят естественно а не роботизировано Контур управления работает быстрее секунды что позволяет вести долгие Результат обмены ударами с людьми и другим роботом рекордная серия 106 Это показатель стабильности и скорости управления Главная ценность надёжная реактивная манипуляция на универсальном роботе

Инженеры научили робота играть в настольный теннис Человекоподобный робот впервые продемонстрировал высокоскоростное взаимодействие с динамической средой сыграв с человеком в настольный теннис с продолжительным розыгрышем до 106 ударов Это стало возможным благодаря новой гибридной системе управления планировщик на основе физической модели рассчитывает параметры удара а контроллер на основе ИИ обученный с подкреплением и на данных о движениях человека точно и слаженно выполняет его движениями всего тела Подписывайтесь на лучший канал PRO Роботов

Роботов научили играть в настольный теннис теперь железяки могут отбивать свыше сотни ударов подряд и даже противостоять человеку Спецы из Калифорнийского университета в Беркли создали специальный нейроалгоритм благодаря которым машины анализируют траекторию мяча и просчитывают действия сразу всего своего тела Гуманоидов уже можно использовать для тренировок начинающих теннисистов а в будущем их хотят прокачать до уровня профи

Ещё один любопытный спортивный робот на этот раз от UC Berkeley Инженеры показали гуманоида играющего в настольный теннис и способного отбить 106 ударов подряд Работает полностью автономно без телоуправления Планировщик прогнозирует траекторию мяча и выбирает точку время и скорость удара Контроллер на основе RL превращает план в согласованные движения рук и ног удерживая баланс при замахе Обучение основано на видео с реальных матчей поэтому удары выглядят естественно а не роботизировано Контур управления работает быстрее секунды что позволяет вести долгие розыгрыши без сбоев ai machinelearning big data Berkeley robots

Робот от UC Berkeley научился играть в настольный теннис Инженеры показали гуманоида который автономно отбивает по 100 ударов подряд Он реагирует за доли секунды и удерживает баланс а за счет обучения на видео с реальными матчами гуманоид выглядит более менее естественно Настольный теннис выбрали не случайно это подходящий вариант для прокачки навыка быстрого принятия решений в динамической среде Сыграли бы с таким neurohub

Роботы научились рубиться в настольный теннис Железный от UC Berkeley может полностью автономно отбить 106 ударов подряд Секрет прост Первый модуль анализирует скорость и траекторию меча и планирует удар ракеткой А нейросетевой контроллер натренированный с помощью обучения с подкреплением управляет движениями При этом скорость реакции менее секунды Разработчики называют проект тестовой площадкой для прокачки реакций железного в динамичных средах Подробнее GPT News ChatGPT BOT

Роботы научились рубиться в настольный теннис Железный от UC Berkeley может полностью автономно отбить 106 ударов подряд Секрет прост Первый модуль анализирует скорость и траекторию меча и планирует удар ракеткой А нейросетевой контроллер натренированный с помощью обучения с подкреплением управляет движениями При этом скорость реакции менее секунды Разработчики называют проект тестовой площадкой для прокачки реакций железного в динамичных средах Подробнее Нейросети DarkGPT BOT

Роботы рубятся в настольный теннис Робот от UC Berkeley самостоятельно отбил 106 ударов подряд Интересен принцип работы ИИшки Первый модуль анализирует скорость и траекторию мяча и планирует удар ракеткой нейросетевой контроллер натренированный с помощью обучения с подкреплением управляет движениями При этом скорость реакции менее секунды Разработчики планируют пойти дальше и повысить точность и скорость реакции Как думаете сколько еще понадобится чтобы обойти человека Подписывайтесь на Послезавтра