Golfroboter lernt selbstständig Einputten auf dem Platz

Golfer müssen sich immer wieder erneut auf die Beschaffenheit des Grüns einstellen, um erfolgreich zu sein. Das gilt auch für Roboter "Golfi".

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(Bild: IEEE Spectrum (Screenshot))

Ein Forschungsteam der Universität Paderborn hat einen autonom agierenden Golfroboter mit Namen "Golfi" entwickelt, der ein physikalisch-basiertes Modell nutzt, um eine Künstliche Intelligenz (KI) zu trainieren, die dann ein weitgehend fehlerfreies Einputten ermöglicht.

Den von den Wissenschaftlerinnen und Wissenschaftlern entwickelte Golfroboter und das dahinterstehende KI-System beschreibt das Team in dem Paper "Autonomous Golf Putting with Data-Driven and Physics-Based Methods", das in Arxiv veröffentlicht ist. Dem Wissenschaftsteam kam es bei der Entwicklung nicht darauf an, einen Roboter zu entwickeln, der ein Ass schlägt, also den Ball beim Abschlag mit einem Schlag ins Loch zu befördern. Vielmehr haben sich die Forscherinnen und Forscher darauf konzentriert, den (hoffentlich) letzten Schlag beim Einputten des Balls erfolgreich abzuschließen.

Um eine KI anzulernen, werden herkömmlicherweise Videos benutzt, in denen Menschen eine Tätigkeit ausführen, die ein Roboter nach Analyse der Daten und Suche nach Mustern umsetzt. Beim Golf ist dies jedoch ein Ansatz, der nicht zum Erfolg führen würde. Denn die Grüns selbst und die Umgebungsverhältnisse insgesamt variieren auf verschiedenen Golfplätzen unter anderem auch nach Wetterlage. Die Analyse eines Golfvideos würde also nur für diesen einzigen Schlag gelten; der Roboter soll allerdings auf allen Golfplätzen funktionieren und auf ihnen im Betrieb lernen, um den Schlag vollständig autonom durchzuführen.

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Golfi selbst besteht aus einem elektromotorischen Untersatz mit vier Rädern, von denen zwei angetrieben werden. Auf einer Plattform ist eine Mechanik aufgebracht, die einen Putter motorisch über eine riemengetriebene Getriebewelle schwingt. Bevor der Roboter jedoch einen Schlag ausführen kann, muss er die Umgebungsverhältnisse analysieren. Dazu gehören die Beschaffenheit der Oberfläche, der Rollwiderstand des Rasens und die Windrichtung.

Mit einer Microsoft Kinect 3D-Kamera wird aus der Vogelperspektive eine Tiefenkarte des Grüns erstellt. Diese Daten werden zusammen mit weiteren Informationen, etwa dem Gewicht des Balls, in ein physikalisches Modell eingespeist. Damit werden dann 3000 zufällige Schläge von unterschiedlichen Ausgangspunkten aus simuliert. Mit diesen Daten wird ein neuronales Netz trainiert. Das kann nun voraussagen, wie stark und in welche Richtung der Ball geschlagen werden muss, um ihn in das Loch zu befördern. Die Trainingsmethode mit simulierten Golfschlägen benötige vergleichsweise wenig Rechenzeit: Nach etwa fünf Minuten sei das Training abgeschlossen, heißt es vom Forschungsteam.

Nun muss der Golfroboter noch seine eigene Position und die Position des Balls kennen, um sich optimal zum Ball platzieren und einen Schlag ausführen zu können. Die Wissenschaftlerinnen und Wissenschaftler benutzen dazu ein Objekterkennungsalgorithmus, um über farbige Markierungen an der Oberseite des Roboters dessen Position über die Kamera zu erfassen. Zusätzlich bestimmt ein auf die Erkennung von Golfbällen optimiertes neurales Netz die Lage des Golfballs. Die Daten werden mit dem physikalischen Modell des Roboters kombiniert. Ein Algorithmus berechnet daraus, die nötige Ansteuerung der Radmotoren, damit sich Golfi zum Ball positionieren kann.

Nach Angaben des Forschungsteams kam es dabei mitunter zu dem unerwünschten Effekt, dass der Roboter über den Ball fuhr und sich dadurch dessen Position veränderte. Den Forschern gelang es jedoch, das Navigationssystem so zu modifizieren, dass Golfi den Ball nicht mehr berührte. Beim Einputten selbst zeigte sich Golfi recht erfolgreich: Zwischen sechs und sieben Bällen von zehn lochte der Roboter ein.

Bisher funktioniert Golfi jedoch nur unter Laborbedingungen, da die notwendigen 3D-Aufnahmen aus der Vogelperspektive aufgenommen werden müssen. Die Forscherinnen und Forscher hatten die Kamera dazu unter der Decke des Labors aufgehängt und Golfi auf einem simulierten Rasen mit verschiedenen Unebenheiten und einem Golfloch ausprobiert. Eine Anpassung des Systems für einen "echten" Golfplatz, etwa durch das Anbringen von Kameras am Roboter selbst, hält das Forschungsteam für eine große Herausforderung.

(olb)