Andrew Khorkin ha logrado construir un robot que no solo puede jugar hockey de mesa, sino que puede enviar el disco a la red desde casi cualquier lugar del tablero con una precisión increíble.
Para un jugador humano, el hockey estándar puede sentirse frenético y caótico mientras intenta mantener sus ojos en ese disco que se desliza hacia adelante y hacia atrás sobre una mesa.
Pero el juego no es terriblemente difícil de dominar para un jugador robótico, suponiendo que tenga acceso a una cámara situada encima de la mesa.
Los movimientos del disco son relativamente predecibles ya que rebota, y mientras el robot pueda mover su paleta a su posición lo suficientemente rápido, nunca perderá.
El hockey de mesa es, en comparación, magnitudes más complejo.
El disco no se desliza tan fácilmente, y todas las figuras en movimiento sirven como obstáculos, lo que complica su trayectoria.
La puntuación también es un desafío importante, ya que requiere que las figuras hagan girar sus palos en miniatura con suficiente velocidad y fuerza en el momento adecuado para enviar el disco hacia la red.
Es por eso que a Khorkin le tomó unos 18 meses llegar a este punto, pero su trabajo es impresionante.
El funcionamiento autónomo de los seis jugadores de hockey en miniatura del equipo controlado por robot, que se controlan empujando, tirando y girando seis barras de metal, requirió que Khorkin diseñara e ingeniara una plataforma complicada que utilizaba un par de motores paso a paso y un deslizador para cada uno.
Uno de los motores paso a paso lo mueve hacia adentro y hacia afuera para reposicionar a uno de los jugadores de hockey en miniatura a lo largo de su pista predefinida, mientras que el otro motor gira la barra, lo que hace que la figura gire 360 grados.
Todos están controlados por un Arduino Mega, que obtiene sus comandos del software personalizado que se ejecuta en un PC que tiene acceso a una transmisión en vivo desde una cámara HD que mira hacia abajo a la mesa desde arriba.
Programar el sistema para extrapolar la posición y la orientación de las figuras (así como el disco) del video podría haber sido un proceso frustrante, pero Khorkin creó un modelo de aprendizaje automático al alimentar con imágenes de la mesa al TensorFlow de Google con las figuras en innumerables posiciones.
Un poco más complicado fueron los seis meses de trabajo necesarios para enseñarle al robot la mecánica de juego del hockey de mesa, que requirió un ajuste constante mientras Khorkin entrenaba a otro modelo de ML. Los resultados son impresionantes.
El robot no tiene mucho juego de pases, una estrategia a menudo utilizada por jugadores humanos para arrojar a un oponente, pero su habilidad para golpear el disco en la red del oponente desde casi cualquier lugar en la pista en miniatura es impresionante, y un poco intimidante.
Fuente: Gizmodo
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