Reinforcement Learning: Roboterhund Mini Cheetah ist der bessere Torwart Roboter Torhüter
Sehr bewegliche Roboter mit schneller Reaktionsfähigkeit auf Ereignisse sind eine Herausforderung, mit der sich ein Wissenschaftsteam der University of California und des Berkley’s Hybrid Robotics Lab beschäftigt hat. Dazu haben sie ein Reinforcement Learning Framework entwickelt, um den Roboterhund Mini Cheetah des MIT Biometic Robotic Labs zum reaktionsstarken, hochdynamischen Fußballtorhüter umzuwandeln.
Torhüter müssen auf in hoher Geschwindigkeit auf ein Tor zufliegende Bälle reagieren und die richtigen Bewegungen zur Abwehr ausführen. Danach müssen sie sofort wieder einsatzbereit sein, um einen möglichen nächsten Torschuss abwehren zu können. In der Regel erfordert dies sehr schnelle Reaktionszeiten von weniger als einer Sekunde.. Es teilt die an den Roboterhund gestellte Gesamtaufgabe in zwei Teilaufgaben auf.
Ausprobiert haben die Forschenden das System auf einem kleinen Fußballfeld mit einer Torgröße von 1,5 m × 0,9 m. Der Ball wurde aus einer Entfernung von vier Metern auf das Tor geschossen, manchmal auch geworfen. Dabei gelang es dem Roboter, 87,5 Prozent der zufälligen Torschüsse abzuwehren.
Die Wissenschaftler sehen sich mit ihrem Ansatz aber auf dem richtigen Weg: "Wir zeigen, dass das Multi-Skill-RL-Framework einen modellbasierten Planer deutlich übertrifft und in der Lage ist, die Spezialität jeder Fähigkeit angemessen zu nutzen." Den von ihnen eingeschlagenen Ansatz will das Team nun auch auf Roboter-Feldspieler ausweiten.
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