基于物理AI模型来训练高尔夫机器人
2024-07-12
德国帕德博恩大学的研究人员制作了一个机器人，它能够正在大多实验中利用球杆正在果岭大将球击进洞中。Annika Junker、Niklas Fittkau、Julia Timmermann和Ansgar Trächtler正在arXiv预印本服务器上宣布了一篇论文，描写了他们的机器人及其性能。
妇孺皆知，高尔夫是一项艰难的活动——专业人士和业余爱好者城市耗费无数时候来进步他们的球技。游戏中最艰巨的局部之一是将球打进洞中。高尔夫进㓊绝多数艰巨正在于多种因素的连系——草的高度及其粗糙度、风量和湿度，最糟糕的是地形。高尔夫球场不像办公室地板上的演习垫那样平展；他们有小山丘和山谷，对球的速度导致严重破坏。正在这项新的勉力中，研究人员制作了一个机器人来处理安排基于实验室的地形试验题目。
大多AI体系经由过程研讨其他人（通常是人类）的事情来进修，正在数以千计的数据样本中寻觅招致预期成果的形式。关于高尔夫，这类方式是天花乱坠的，由于成果只适用于正在一个地形上的一次击球。关于正在种种地形上打高尔夫球的机器人，它必需可以立即进修。
为了构建那样一个体系，研究人员利用了一个基于物理的模子，该模子接受球速和重量等因素，和球对地形变革（如山丘）的回响反映。该模子还思索了风的危害。研究人员正在他们的实验室地形上方安排了一台3D相机并拍摄了一张快照，捕获了它一切波浪的细微差别。然后将该快照发送到物理模子，该模子进行了数千次假造实验，以利用假造球杆将假造球击进假造球洞——一切这些全是基于球的当前位置。
一旦肯定了精确的要领，体系就会向机器人收回指令，通知它该把本身放正在那里，然后通知它击球时的速度。测试评释，正在抱负条件下，机器人可以正在约莫60%到70%的时间内将球打进洞。