mardi, novembre 26, 2024

Ce robot de golf utilise une caméra Microsoft Kinect et un réseau de neurones pour aligner les coups roulés

qui peuvent frapper une balle de golf sur un fairway ne sont pas vraiment nouveaux, mais en construire un qui peut jouer le jeu court nuancé est un problème plus complexe. Des chercheurs de l’Université de Paderborn en Allemagne ont fait exactement cela avec Golfi, une machine qui utilise un réseau de neurones pour déterminer comment aligner un putt et à quel point il est difficile de frapper la balle pour la faire entrer dans le trou depuis n’importe où sur le green.

Le robot prend un instantané du green avec un et il simule des milliers de coups aléatoires pris à partir de différentes positions. Il prend en compte des facteurs tels que la résistance au roulement du gazon, le poids de la balle et la vitesse de départ. La doctorante de Paderborn, Annika Junker, a déclaré que l’entraînement de Golfi sur des tirs simulés prend cinq minutes, contre 30 à 40 heures si l’équipe introduisait des données de tirs réels dans le système.

Une fois que Golfi a déterminé le coup qu’il doit prendre, il roule vers la balle et utilise un arbre d’engrenage entraîné par courroie avec un putter attaché pour faire le putt. Cependant, le robot ne met pas la balle dans le trou à chaque fois. Junker a déclaré que le robot réussissait le tir environ 60 à 70 % du temps. C’est toujours un meilleur taux de précision que la plupart des golfeurs amateurs et au moins vous ne verrez pas Golfi s’envoler s’il manque.

Cependant, Golfi a parfois roulé sur le ballon et l’a déplacé hors de sa position. Les chercheurs n’ont testé le robot qu’en laboratoire, donc les conditions du monde réel, comme les greens avec des divots ou des pentes raides, peuvent poser des problèmes pour un système qui repose sur une vue à vol d’oiseau.

En tout cas, les chercheurs n’ont pas cherché à construire un robot capable de rivaliser avec les pros. Ils espèrent que les techniques qu’ils ont utilisées dans Golfi pourraient être utilisées pour d’autres applications robotiques. « Vous pouvez également transférer cela à d’autres problèmes, où vous avez des connaissances sur le système et pouvez en modéliser des parties pour obtenir des données, mais vous ne pouvez pas tout modéliser », Niklas Fittkau, un autre doctorant de l’Université de Paderborn et co-chef de file. auteur de, dit Recherche IEEE.

En 2016, un robot différent appelé LDRIC (bien qu’à la cinquième tentative). Je me demande qui a payé la note pour une tournée de boissons au club-house par la suite.

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