El controlador basado en aprendizaje por refuerzo combina la percepción visual y los patrones de movimiento para guiar el seguimiento del balón y el tiro multidireccional, lo que permite a los robots adaptar sus comportamientos a diferentes condiciones, según el estudio, publicado este miércoles en la revista ‘Science Robotics’.

“Más allá del dominio específico del fútbol, ​​nuestros resultados sugieren un enfoque para avanzar en las capacidades humanoides del mundo real a través del aprendizaje integrado de la percepción y la acción, acercando a los robots a sistemas corporizados autónomos y adaptativos”, indican Yushi Wang, del Departamento de Automatización de la Universidad Tsinghua (China), y sus colegas.

Las habilidades futbolísticas requieren la integración de varias capacidades que los robots podrían generalizar para operar de forma autónoma en otros escenarios.

DESAFÍO

Sin embargo, reproducir estas habilidades con robots humanoides plantea un desafío significativo: los robots necesitan seguir un objeto que se mueve rápidamente, anticipar movimientos y ajustar su postura para patear el balón con precisión.

La mayoría de los sistemas de control existentes utilizan flujos separados para la percepción y el control, lo que puede limitar las respuestas reactivas a las señales cambiantes del mundo real.

Wang y sus colegas desarrollaron un marco de trabajo basado en visión que internaliza la incertidumbre durante el aprendizaje por refuerzo, lo que permite una adaptación continua y comportamientos reactivos. Con aprendizaje por refuerzo, el robot es capaz de patear un balón hacia la portería en simulaciones.

Los investigadores aplicaron el marco de trabajo al robot humanoide Booster T1 y demostraron que el robot podía adaptar con éxito su marcha (por ejemplo, arrastrando los pies o moviéndose lateralmente) para alcanzar el balón y jugar partidos interactivos contra un portero humano.