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據 TechRadar 報道, 未來的溫網賽事中,五號種子職業選手對陣六號種子機器人的場景,已從科幻構想變為必然趨勢。
這一切是如何發生的?要歸功于中國 的Galbot及其潛勢(LATENT)創新技術(How did we get here? Blame Galbot and its LATENT innovation)。
目前最頂尖的機器人運動員,無論是練空手道、對打拳擊還是跑酷,要么是遠程操控,要么是嚴格按照預設程序執行動作。
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要與人類對手進行實時對抗,向來被認為難度極高,甚至不可能實現(Real-time competition against, say, a human opponent is thought to be difficult or impossible)。
但如今,Galbot與一組研究人員做到了:通過極簡學習,讓一臺宇樹(Unitree)機器人學會與不可預測的人類對手打網球。
他們將這項技術命名為“從非完美人體運動數據中學習類人運動網球技能”(并巧妙縮寫為LATENT,即“潛勢”)。
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LATENT并未采用捕捉人類全套網球技巧的精細化機器人訓練方式,而是專注于“捕捉打網球時所用基礎動作的運動片段”。
研究人員設法利用這些零散的網球技巧(即他們所說的“非完美”數據),充分解讀“網球場景中的人類基礎動作”。
這款名為宇樹G1(Unitree G1)的機器人可借助這些動作片段理解實時比賽,據研究人員稱,它能“在多種條件下穩定擊打來球,并將球回擊至目標位置”。
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這段描述略顯枯燥,而在令人驚嘆的演示視頻中,宇樹G1機器人動作嫻熟地與人類選手對打,有時甚至技高一籌(and sometimes outplays — a human tennis player)。
正如他們在研究摘要中所指出的:“我們的方法在現實世界中取得了驚人成果,能夠與人類選手穩定進行多拍對打(Our method achieves surprising results in the real world and can stably sustain multi-shot rallies with human players)。”
你看完視頻或許會覺得,人類選手在故意放水,甚至刻意把球打向機器人方向。這并非沒有可能,但機器人總能穩定回球,還刻意把球打向人類選手空當,這又該如何解釋?場面看起來完全是競技對抗。
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顯然,這款機器人還有提升空間。它時常搖搖晃晃,仿佛隨時會失衡,球拍看起來像是和右臂焊死在一起,不夠靈動。
但是通過視頻還不能確定,如果當機器人遇到高過它金屬頭頂的來球時,它該如何應對,是跳起來扣殺還是什么?
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