Boston Dynamics가 2013년에 유명한 다리 로봇을 선보인 이후 많은 조직에서 다양한 직업 및 레크리에이션 활동을 자율적으로 수행할 수 있는 기계를 공개했습니다. 최신 연구에서는 배드민턴을 사용하여 로봇의 민첩성과 조정력을 향상시켜 훈련 방법과 이동성을 향상시키는 데 도움이 될 수 있습니다.
ETH Zurich의 과학자들은 최근 배드민턴을 치기 위해 네발 달린 로봇을 훈련시키는 방법을 설명하는 연구와 비디오(아래)를 발표했습니다. 이 연구는 활동을 별도의 단계로 나누지 않고 잠재적으로 학습 가능한 작업의 범위를 확장하지 않는 전신 훈련 모델의 효율성을 입증할 수 있습니다.
표준 ANYmal-D 로봇에는 DynaArm이 장착되어 있으며 과도한 소프트웨어 또는 하드웨어 전문화 없이 표준 강화 학습 모델을 사용하여 훈련됩니다. 또한 기계는 내장된 스테레오 카메라만을 사용하여 셔틀콕을 추적하는 방법을 학습했습니다.
로봇은 NVIDIA의 Isaac Gym 가상 시뮬레이터를 사용하여 코트를 탐색하는 방법을 학습했으며 RTX 2080 Ti 그래픽 카드를 사용하여 거의 5시간 동안 약 7,500번의 반복을 수행했습니다. 또한 소음 예측 모델은 셔틀콕이 카메라의 제한된 시야 밖으로 날아갈 때 셔틀콕을 추적하는 데 도움이 될 수 있습니다.
결국 연구자가 하나하나 지도할 필요 없이 스타트, 백스윙, 타격, 달리기, 회복 등 다양하고 복잡한 동작을 사용해 배드민턴 공을 치는 방법을 학습했다. 심지어 셔틀콕의 인지된 속도에 따라 움직임을 조정하여 시간에 맞춰 공을 치기 위해 코트를 돌아다닙니다.
이 실험은 ANYmal-D의 적응성을 보여줍니다. ANYmal-D는 ANYbotics가 다양한 산업 환경에서 검사, 비상 대응 및 기타 작업을 수행하도록 설계되었습니다. 회사 웹사이트에는 로봇이 24시간 내내 작동하며 실내 시설, 자갈길, 계단, 동굴, 눈, 진흙, 침수된 환경을 탐색하는 모습이 나와 있습니다. 곧 출시될 ANYmal-X 모델은 석유, 가스 및 화학 물질과 관련된 검사를 수행하는 데 도움이 되도록 보다 위험한 환경에서 사용하도록 인증되었습니다.
배드민턴은 다리 달린 로봇의 적응성을 보여주는 최신 레크리에이션 활동입니다. Boston Dynamics는 원래 Atlas 모델을 선보이고 댄스 및 체조 공연을 시연했으며, 이 회사의 4족 로봇 Spot은 로봇이 미래에 무대 제작을 어떻게 지원할 수 있는지 보여주었습니다.
한편 Google DeepMind는 탁구를 치기 위해 로봇 팔을 훈련시켰고, Engineered Arts는 휴머노이드 로봇 아티스트를 선보였으며, NBA는 최근 운동 선수 훈련을 지원하기 위해 로봇을 배치했습니다. 중국 기업들도 최근 하프마라톤과 킥복싱 대회에 로봇을 배치해 엇갈린 결과를 보이고 있다.