Roma – I ricercatori dell’ETH Zurigo hanno realizzato e descritto su Science Robotics un robot con zampe può giocare a badminton in modo autonomo con gli umani grazie a una strategia di controllo basata sull’apprendimento per rinforzo. Il controller ha permesso al robot di tracciare e prevedere la traiettoria del volano e di muoversi lungo il campo per intercettarlo e restituirlo con successo. “Oltre al badminton, il metodo offre un modello per l’impiego di manipolatori con zampe in altri compiti dinamici in cui la rilevazione accurata e le risposte rapide di tutto il corpo sono entrambi fondamentali”, scrivono Yuntao Ma e colleghi.
Riepilogo dei risultati e del metodo.
Credito
2025 Yuntao Ma, Laboratorio di sistemi robotici, ETH Zurigo
Il controllo di robot atletici è impegnativo perché richiede il coordinamento della percezione, una locomozione rapida e movimenti reattivi. La maggior parte dei controller esistenti limita l’agilità del robot o non è applicabile agli sport interattivi. Per superare queste limitazioni, Ma et al . hanno sviluppato un controller in grado di integrare la percezione con i movimenti della parte superiore e inferiore del corpo di un robot. Hanno implementato il controller in un robot a 4 zampe chiamato ANYmal-D, dotato di una telecamera stereo per la percezione basata sulla vista e di un braccio dinamico per brandire una racchetta da badminton. I ricercatori hanno addestrato il framework di controllo basato sull’apprendimento per rinforzo per prevedere la traiettoria del volano e rispondere muovendo il robot di conseguenza. Ma et al . hanno testato il gameplay del robot contro gli esseri umani e hanno scoperto che poteva muoversi sul campo per rispondere ai colpi a velocità e angolazioni diverse, e ha ottenuto scambi fino a 10 colpi consecutivi. Inoltre, il robot poteva stare in piedi sulle zampe posteriori per tenere il volano in vista mentre si preparava a muovere il braccio, ma dava priorità alla propria sicurezza durante il movimento per assicurarsi di non cadere. Gli autori suggeriscono che questi risultati potrebbero ispirare i futuri controller per robot umanoidi o robot con zampe che devono eseguire movimenti rapidi e coordinati.(30Science.com)
