Sérieusement? Laissez le chien robot être le gardien de but et publiez un article

Est-il fiable de laisser un chien robot jouer le rôle de gardien de but de football ? Que ce soit fiable ou non, voyons d’abord l’effet puis tirons une conclusion.

Le bâton a fait une attaque très douce, et le chien robot a bloqué le ballon :

Ajoutez un peu plus de difficulté, et c'est facile de marquer un but parabolique :

Lancer à la main. Le ballon est-il soupçonné de tricher ? Essayez-le avec vos pieds, le chien robot peut également garder le but étroitement

Fait intéressant, l'étude a également essayé de laisser un chien robot taper dans le ballon, l'autre jouer le rôle de gardien de but et les deux chiens robots eux-mêmes. aussi amusant à jouer :

Après avoir vu l'effet, j'ai l'impression que le chien robot est assez fiable en tant que gardien de but. Ce chien robot s'appelle Mini Cheetah, développé par le MIT en 2019. Des chercheurs de l'Université de Californie à Berkeley et d'autres institutions ont déployé un nouveau cadre d'apprentissage par renforcement pour Mini Cheetah, lui permettant d'accomplir des tâches de gardien de but de football avec un taux de réussite de gardien de but de 87,5. %.

Adresse papier : https://arxiv.org/pdf/2210.04435.pdf

Faire un coup de pied dans le ballon à 4 mètres

Mini Cheetah a réussi à garder le but en moins d'une seconde

Laissez Mini Cheetah apprendre garder le but C'est toujours une chose difficile, car cela implique la hauteur à laquelle un objet (comme une balle) est lancé et la position du mouvement dynamique. Plus précisément, une partie manipule une balle en mouvement rapide, la direction et la position de. le ballon est incertain et l'autre partie doit déterminer rapidement où se trouve le ballon pour empêcher un but. Pour y parvenir, il faut apprendre au robot à déplacer son corps de manière dynamique tout en s'assurant que ses pieds (ou son visage) arrivent là où ils doivent bloquer la balle à temps, ce qui correspond essentiellement à deux puzzles réunis en un.

La solution de la recherche consiste à combiner des contrôleurs de mouvement avec une planification de trajectoire d'effecteur final, afin de trouver le meilleur moyen pour Mini Cheetah de bloquer la balle en moins d'une seconde avant qu'elle n'atteigne la cible.

Pour terminer le processus ci-dessus, vous devez également entraîner Mini Cheetah à maîtriser un ensemble de compétences utiles en tant que gardien de but. Par exemple, Mini Cheetah doit maîtriser l'interception latérale du ballon près et près du sol, maîtriser la technique de. plonger pour atteindre le coin inférieur du but et sauter vers les coins supérieur et supérieur du but. Après avoir terminé ces actions, Mini Cheetah peut récupérer et enfin atterrir en toute sécurité. Les mouvements de référence pour chaque compétence sont programmés manuellement, entraînés en simulation, puis transférés directement au robot.

Le but défendu par Mini Cheetah mesure 1,5 m de large et 0,9 m de haut, le ballon (numéro 3) est botté à environ 4 m de distance, le ballon est suivi à l'extérieur puis Mini Cheetah le bloque. Pour qu’un si petit chien robot achève l’action de blocage de balle, ses performances sont impressionnantes.

Cette étude montre que ce système de chien robot peut transférer les mouvements dynamiques et les compétences de gardien de but appris en simulation à un véritable robot à quatre pattes, et garder avec succès des tirs aléatoires dans le monde réel. Le taux est de 87,5 %. Le taux de réussite moyen des gardiens de but de football humains est de 69 %. Les chercheurs affirment que le cadre proposé peut être étendu à d’autres scénarios, tels que le football polyvalent.

Jetons un coup d'œil au cadre derrière ce chien robot.

Cadre d'apprentissage par renforcement hiérarchique

Tout d'abord, faire en sorte qu'un robot à quatre pattes agisse comme un gardien de but de football est un problème très difficile, car il doit résoudre simultanément les deux problèmes pratiques de la prédiction de la trajectoire de mouvement de l'objet et de la capture par le robot de non- question des objets saisissables (sphères). Le robot doit réagir et intercepter une balle volant dans les airs dans un laps de temps très court (généralement moins d'une seconde).

Pour relever ce défi, l'équipe de recherche a proposé un cadre d'apprentissage par renforcement (RL) hiérarchique sans modèle. Le cadre contient une stratégie de contrôle multiple pour différentes capacités motrices, couvrant différentes zones de la cible.

Ces stratégies de contrôle permettent au robot de suivre les trajectoires d'effecteurs terminaux paramétrés aléatoirement tout en effectuant des habiletés motrices spécifiques telles que sauter pour bloquer la balle, plonger et attraper la balle qui roule au sol.

Un planificateur avancé est inclus dans le cadre RL, qui aide le robot à déterminer les capacités motrices requises et à planifier la trajectoire de l'effecteur final pour intercepter les balles volant vers différentes zones cibles.

Cette étude a déployé le cadre RL mentionné ci-dessus sur le robot quadrupède Mini Cheetah proposé par le MIT en 2019. Des expériences montrent que ce cadre RL peut permettre au robot quadrupède d'intercepter efficacement des balles se déplaçant rapidement dans le monde réel.

Les recherches précédentes sur le cadre RL des robots quadrupèdes se sont principalement concentrées sur le contrôle de mouvement de bas niveau, comme laisser le robot marcher à une vitesse requise et imiter un mouvement de référence. Le cadre proposé dans cette étude étend les capacités motrices acquises à des tâches de niveau supérieur, en utilisant avec succès une planification avancée pour permettre à un robot quadrupède d'intercepter avec précision un ballon de football rapide avec des mouvements agiles. Cela a des implications importantes pour le contrôle avancé de la planification des robots quadrupèdes.

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