este robot humanoide Progresan muy rápido y cada vez hacen las cosas más como personas. Un buen ejemplo es Yushu G1Teniendo en cuenta que ha demostrado habilidades bastante sorprendentes, como jugar baloncesto con movimientos similares a los de un jugador profesional, e incluso realizar movimientos de artes marciales con coordinación y equilibrio, entre otras cosas.
Todo esto demuestra que la robótica ya no son sólo máquinas que realizan tareas repetitivas, sino sistemas que aprenden a realizar tareas. Muévete y adáptate como humanos. Ahora, algunos investigadores quieren plantear desafíos más complejos, como ejercicios de tenis, porque La velocidad y precisión necesarias para golpear la pelota.
Así juega al tenis un robot humanoide
Estos investigadores, de Tsinghua, Beijing y otras universidades, crearon un sistema llamado LATENT. Su objetivo, explicaron, era enseñar a un robot a jugar al tenis. No es necesario utilizar datos perfectos. Es decir, en lugar de utilizar una coincidencia completa, el robot aprende de movimientos básicos Como movimientos de derecha, de revés o laterales.
El entrenamiento comienza en un entorno un poco más sencillo que una pista de tenis real, utilizando mucho menos espacio, concretamente 17 veces menos. De esta manera bajaron la dificultad inicial y construyeron sobre ella. El robot empieza a practicar y mejorar por sí solo mediante prueba y error.. Lo que más llama la atención es su forma de aprender, ya que puede corregirse mientras juega.
capaz Ajusta tu posición, mantén el equilibrio y cambia el ángulo de la raqueta para mejores tiros. Además, los investigadores hicieron que sus movimientos se parecieran a los de los humanos, evitando estilos de juego extraños que no serían útiles en la vida real. Todo esto se probó agregando una raqueta al robot y, durante las pruebas, pudo La velocidad de retorno supera los 15 metros por segundo. Y mantente en contacto con la gente.
en efecto Aún lejos del nivel de los jugadores profesionalespero muestra que los robots pueden aprender habilidades físicas complejas a partir de información más limitada, lo que abre muchas posibilidades y usos en el futuro.
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