Chinesische Forscher haben einen Roboter auf innovative Weise zum Tennisspiel trainiert

Chinesische Wissenschaftler präsentieren eine neue Methode, um Roboter Tennis zu lernen

Forscher aus China haben die Ergebnisse eines Tests einer innovativen Methodik veröffentlicht, die es Robotern ermöglicht, grundlegende Tennisskills schnell und einfach zu erlernen. Nach ihrer Einschätzung könnte dies einen bedeutenden Durchbruch sowohl im maschinellen Lernen als auch in der praktischen Anwendung von KI darstellen – berichtet die Quelle New Atlas.

Warum traditionelle Technologien nicht funktionieren
In den meisten Sportarten, einschließlich Tennis, sind Bewegungserfassungssysteme derzeit noch nicht in der Lage, feinste Details zu erfassen, zum Beispiel den Handgelenkwinkel beim Schlag. Auf einem dynamischen Court sind solche Nuancen entscheidend, und Fernsteuerung erweist sich als ineffektiv.

Das Problem wird durch Versuche erschwert, die benötigten Informationen aus mehrkamerigen Videoaufnahmen mit KI-Software (z. B. Vid2Player3D von Nvidia) zu extrahieren. Es handelt sich um einen „komplexen Prozess“, der tiefgreifendes Wissen und ingenieurtechnische Anstrengungen erfordert.

Was die Forscher vorschlagen
Sie haben das LATENT-System entwickelt, das auf Bewegungserfassung basiert, aber nur auf grundlegenden Elementen der Technik beschränkt ist. Ein solches System kann mit unvollständigen Daten arbeiten.

- Experiment: In fünf Stunden wurden Daten zu „primitive Skills“ gesammelt – Schläge rechts/links, seitliche Bewegungen und kreuzende Schritte auf einem Teilbereich des Platzes.

- Diese Daten wurden von Kameras verarbeitet, um ein Repertoire menschenähnlicher „Bewegungsräume“ zu erstellen.

- Anschließend wurden die Grundfähigkeiten in den humanoiden Roboter G1 von Unitree (Kosten – 13 500 $) geladen.

Wie der Roboter lernt
Das LATENT-System ermöglicht es dem G1, den herannahenden Ball zu erkennen und mit dem Schläger über das Netz zurückzuschlagen. Erfolg gilt als erreicht, wenn der Ball innerhalb der weißen Linien auf der anderen Seite des Courts landet.

Der Roboter nutzt die Grundfähigkeiten für Experimente mit Winkeln, Reaktionszeit und Bewegungswahl in verschiedenen Situationen. Der Großteil des Trainings findet in einer Hochgeschwindigkeitssimulation statt.

Ergebnisse
- 90 % Erfolg bei rechten Schlägen.

- ≈80 % – bei linken Schlägen.

- Die Bewegungen wirken glatt und geschickt, fast wie bei einem echten Tennisspieler.

Obwohl der G1 noch nicht für offizielle Matches bereit ist, hat er bereits erhebliche Fortschritte beim Erlernen des Spiels gezeigt.

Was das für die Zukunft von Robotern bedeutet
Die entwickelte Methode ermöglicht es Robotern, sich schnell an komplexe und dynamische Situationen anzupassen. Dies eröffnet Perspektiven für praktische Aufgaben, bei denen schnelle Reaktion auf extreme Bedingungen erforderlich ist – von der industriellen Produktion bis zu Rettungsoperationen.

Die LATENT-Software ist Open Source und verfügbar auf GitHub.