Исследователи разработали систему LATENT, которая позволила роботу освоить игру, используя минимальный набор движений. Гуманоида G1 от Unitree сначала обучили основам: ударам справа и слева, перемещениям. После этого он сам доучивал детали через симуляцию.
Традиционные методы обучения роботов спортивным движениям требуют огромных массивов данных и сложной настройки. Например, система Vid2Player3D от Nvidia извлекает информацию из многокамерных видеозаписей, но это сложный и трудоемкий процесс.
Китайские исследователи пошли другим путем. Они собрали данные захвата движений всего за пять часов. Спортсмены демонстрировали только базовые элементы: удары справа и слева, боковые перемещения, перекрестные шаги. Все это происходило на площадке, которая занимала лишь часть стандартного теннисного корта.
Затем эти данные загрузили в робота G1 от Unitree. Стоимость такой модели 13,5 тыс. долларов. Система LATENT использовала базовые навыки как основу. Робот должен был сам доучиться всему остальному: углам удара, таймингу, выбору движений под разные ситуации. Основная часть обучения проходила в симуляции с высокой скоростью.
Результат: G1 успешно отбивает мяч справа в 90% случаев, слева чуть меньше 80%. Движения робота выглядят плавно, напоминают игру человека.
Разработчики подчеркивают: это не просто игра в теннис. Технология позволяет роботам быстро обучаться управлять своим телом в динамичных и непредсказуемых условиях. Такие навыки пригодятся в более практических задачах, где нужна быстрая реакция и точность.
Программное обеспечение LATENT выложили в открытый доступ на GitHub.
Читать далее:
Вселенная внутри черной дыры: наблюдения «Уэбба» подтверждают странную гипотезу
Испытания ракеты Starship Илона Маска вновь закончились взрывом в небе
Сразу четыре похожих на Землю планеты нашли у ближайшей одиночной звезды
Обложка: Zhang et al, Tsinghua university
