สองหุ่นยนต์มนุษย์ร่วมกันเล่นปิงปองคู่ประสบความสำเร็จในการรักษารอบการเล่นเกินสิบครั้ง

นักวิจัยได้พัฒนาระบบ PingpongDuo ซึ่งเป็นโครงสร้างทางกลที่ช่วยให้หุ่นยนต์มนุษย์สามารถเล่นปิงปองคู่ได้โดยการประสานการเคลื่อนไหวและการตีลูกสลับกัน ระบบนี้ได้แก้ไขปัญหาการแชร์พื้นที่ที่จำกัด การปรับตำแหน่งอย่างรวดเร็ว การรักษาความแม่นยำในการตีลูก และการหลีกเลี่ยงการชนกันระหว่างเพื่อนร่วมทีม โดยรวมการประสานตำแหน่ง การเรียนรู้การเคลื่อนไหว และทักษะการควบคุมไม้ตี ช่วยให้หุ่นยนต์ทำงานร่วมกันเมื่อเผชิญกับการเปลี่ยนแปลงของลูกบอล ในการทดลอง ระบบนี้ได้ปรับปรุงประสิทธิภาพการตีลูกในสถานการณ์จำลอง ผลลัพธ์แสดงให้เห็นว่าหุ่นยนต์มนุษย์สองตัวสามารถเล่นต่อเนื่องได้ตามกฎการตีลูกสลับกันที่เข้มงวดที่จำเป็นสำหรับการเล่นคู่

คุณสมบัติของระบบ PingpongDuo

นักวิจัยจากมหาวิทยาลัยฮ่องกง สถาบันวิจัยนวัตกรรมเซี่ยงไฮ้ Archon Robotics และ NVIDIA ร่วมกันพัฒนาระบบ PingpongDuo ซึ่งเป็นโครงสร้างควบคุมที่ช่วยให้หุ่นยนต์มนุษย์สองตัวสามารถเล่นปิงปองคู่ได้โดยการประสานการเคลื่อนไหวและการตีลูกสลับกัน ระบบนี้รวมปัญญาประดิษฐ์ การเรียนรู้การเคลื่อนไหว และการประเมินความเสี่ยง ช่วยให้หุ่นยนต์ตีลูก ทำความสะอาดพื้นที่ของเพื่อนร่วมทีม และปรับตำแหน่งเพื่อให้การตีลูกในภายหลังสะดวกขึ้น หลีกเลี่ยงการชนกัน แตกต่างจากระบบหุ่นยนต์ปิงปองที่ออกแบบมาสำหรับการแข่งขันเดี่ยวแบบดั้งเดิม PingpongDuo ประสานการทำงานของหุ่นยนต์สองตัวในพื้นที่จำกัดด้านเดียวของโต๊ะปิงปอง

หุ่นยนต์แต่ละตัวต้องตีลูกสลับกันอย่างเคร่งครัด โดยต้องเคลื่อนที่ออกจากพื้นที่ตีลูกกลางหลังจากตีลูก และเพื่อนร่วมทีมจะต้องเตรียมตัวสำหรับการตีลูกถัดไป

ระบบนี้ใช้ระบบควบคุมแบบชั้น ซึ่งรวมการวางแผนตำแหน่งในระดับทีมและทักษะการเคลื่อนไหวและการตีลูกในระดับบุคคล ในระดับทีม ผู้วางแผนจะเลือกเป้าหมายตำแหน่งสำหรับหุ่นยนต์สองตัว เครื่องมือประเมินความเสี่ยงที่เรียนรู้จะประเมินความเสี่ยงจากการชนกันของการเคลื่อนไหวที่เป็นไปได้ รวมถึงการชนกันของมือ เท้า และร่างกาย ตัวกรองความปลอดภัยจะปรับแผนการวางตำแหน่งที่มีความเสี่ยงสูง ในขณะเดียวกันก็ให้ความสำคัญกับหุ่นยนต์ที่เตรียมตีลูกเพื่อช่วยรักษาความสามารถในการตีลูก ในระดับบุคคล ระบบใช้กลยุทธ์ปัญญาประดิษฐ์ที่แตกต่างกันสำหรับการควบคุมการเคลื่อนไหวและไม้ตี นักวิจัยใช้ภาพการเล่นปิงปองคู่ของมนุษย์ในการฝึกกลยุทธ์การเคลื่อนไหว สร้างคลังข้อมูลที่มีลำดับการเคลื่อนไหวประมาณ 200 รายการที่ครอบคลุมระยะการเคลื่อนไหวที่แตกต่างกัน

กลยุทธ์การเคลื่อนไหวและการทำความสะอาดของหุ่นยนต์

หุ่นยนต์เรียนรู้ที่จะเปลี่ยนผ่านระหว่างการตีลูก การทำความสะอาดพื้นที่ การฟื้นฟู และการรอคอย โดยใช้ท่าทางและการเคลื่อนไหวที่เกิดจากฝ่ายตรงข้ามในการฝึกทักษะแต่ละอย่าง ช่วยให้หุ่นยนต์สามารถตอบสนองต่อบอลใหม่ได้โดยไม่ต้องฟื้นฟูไปยังท่าทางมาตรฐานก่อน

นักวิจัยยังได้พัฒนากลยุทธ์การปรับแต่งแขนไม้ตีเพื่อปรับปรุงการตีลูกหลังจากการเคลื่อนที่อย่างรวดเร็ว กลยุทธ์นี้จะปรับเจ็ดข้อต่อของแขนตามสถานะปัจจุบันของหุ่นยนต์และตำแหน่งและความเร็วที่คาดการณ์ของลูกบอล เพื่อฝึกส่วนนี้ ทีมงานใช้ข้อมูลการวัดการบินของลูกบอล การกระเด้งบนโต๊ะ และการสัมผัสของไม้ตีในการปรับเทียบจำลองทางกายภาพ โมเดลสุดท้ายช่วยให้ระบบเรียนรู้ว่าการเปลี่ยนแปลงการเคลื่อนไหวของไม้ตีมีผลต่อการที่ลูกบอลข้ามตาข่ายและตกลงด้านฝ่ายตรงข้ามอย่างไร ในการจำลอง PingpongDuo มีอัตราความสำเร็จในการตีลูกสูงขึ้น 13.2% เมื่อเปรียบเทียบกับมาตรฐานที่ทันสมัยที่สุด

นักวิจัยรายงานว่าความผิดพลาดในการวางตำแหน่งในกระบวนการทำความสะอาดอยู่ที่ประมาณ 2 เซนติเมตร ในการทดลองจริง หุ่นยนต์ Unitree G1 สองตัวสามารถทำการตีลูกสลับกันได้ต่อเนื่องเกิน 10 ครั้ง หุ่นยนต์หนึ่งตัวยังสามารถทำการเคลื่อนไหวทำความสะอาดและฟื้นฟูในเวลา 2.4 วินาที โดยทำระยะทาง 2.15 เมตร ด้วยความเร็วสูงสุด 2.23 เมตรต่อวินาที นักวิจัยชี้ให้เห็นว่าระบบปัจจุบันพึ่งพาอุปกรณ์จับการเคลื่อนไหวภายนอก และยังไม่ได้พิจารณาการหมุนของลูกบอล งานในอนาคตจะศึกษาการรับรู้ภายในของหุ่นยนต์ การประเมินการหมุน และกลยุทธ์การโจมตีและป้องกันอัตโนมัติ

การพัฒนาเทคโนโลยีการเล่นร่วมกันและความท้าทาย

การพัฒนาระบบ PingpongDuo แสดงให้เห็นถึงศักยภาพของหุ่นยนต์มนุษย์ในการเคลื่อนไหวร่วมกัน โดยเฉพาะในแอปพลิเคชันในพื้นที่จำกัด เทคโนโลยีนี้ไม่เพียงแต่ช่วยปรับปรุงประสิทธิภาพการตีลูกของหุ่นยนต์ แต่ยังช่วยแก้ไขปัญหาการชนกันได้อย่างมีประสิทธิภาพ ซึ่งเป็นสิ่งที่ไม่ค่อยพบในระบบเดี่ยวในอดีต ขณะที่หุ่นยนต์สามารถปรับตัวอัตโนมัติต่อการเคลื่อนไหวของฝ่ายตรงข้าม การวิจัยในอนาคตจะสำรวจความสามารถในการรับรู้และกลยุทธ์การเคลื่อนไหวของมัน ซึ่งจะมีผลกระทบสำคัญต่อกลศาสตร์การเคลื่อนไหวของหุ่นยนต์และการทำงานร่วมกันระหว่างมนุษย์และเครื่องจักร