ボストン ダイナミクスが 2013 年に有名な脚式ロボットを発表して以来、多くの組織がさまざまな専門的活動や娯楽活動を自律的に実行できる機械を発表してきました。最新の研究では、バドミントンを使用してロボットの敏捷性と協調性を向上させており、トレーニング方法と可動性の向上に役立つ可能性があります。
チューリッヒ工科大学の科学者らは最近、バドミントンをするために四足ロボットをどのように訓練したかを説明する研究とビデオ（下）を公開した。この研究は、アクティビティを個別のステップに分割しない全身トレーニング モデルの有効性を実証する可能性があり、学習可能なタスクの範囲を拡大する可能性があります。
標準の ANYmal-D ロボットには DynaArm が装備されており、ソフトウェアやハードウェアを過度に特殊化することなく、標準の強化学習モデルを使用してトレーニングされます。さらに、このマシンは、内蔵のステレオ カメラのみを使用してシャトルコックを追跡することを学習しました。
このロボットは、NVIDIA の Isaac Gym 仮想シミュレーターを使用してコート内を移動する方法を学習し、RTX 2080 Ti グラフィックス カードを使用してほぼ 5 時間にわたって約 7,500 回の反復を実行しました。さらに、ノイズ予測モデルは、羽根がカメラの限られた視野から飛び出すときに、羽根を追跡するのに役立ちます。
最終的に、研究者が一つ一つ指導することなく、スタート、バックスイング、打撃、ランニング、リカバリーなどのさまざまな複雑な動きを使ってバドミントンボールを打つ方法を学習した。シャトルコックの知覚速度に基づいて動きを調整し、時間内にボールを打つためにコート上を駆け巡ります。
この実験は、ANYmal-D の適応性を示しています。 ANYmal-D は、さまざまな産業環境で検査、緊急対応、その他のタスクを実行できるように ANYbotics によって設計されています。同社のウェブサイトでは、ロボットが24時間稼働し、屋内施設、砂利道、階段、洞窟、雪、泥、浸水した環境を移動できる様子が紹介されている。次期 ANYmal-X モデルは、石油、ガス、化学薬品を含む検査の実行に役立つ、より危険な環境での使用が認定されています。
バドミントンは、脚式ロボットの適応性を実証するための最新のレクリエーション活動にすぎません。ボストン・ダイナミクスはオリジナルのアトラスモデルを披露し、ダンスや体操のパフォーマンスを披露し、同社の四足ロボットスポットはロボットが将来どのように舞台制作を支援できるかを実証した。
一方、Google DeepMind は卓球をするためのロボット アームを訓練し、Engineered Arts は人型ロボット アーティストを紹介し、NBA は最近、アスリートのトレーニングを支援するためにロボットを導入しました。最近では中国企業もハーフマラソンやキックボクシングの競技会にロボットを導入しているが、結果はまちまちだ。