Долгое время обучение координации роботов-гуманоидов напоминало попытку научить малыша ходить по канату с закрытыми глазами. Движения в реальном мире даются машинам с большим трудом. Однако команда ученых под руководством Юши Вана из Университета Цинхуа решила эту задачу с помощью футбола.
Выбор спорта не случаен. Футбол для роботов — это экстремальное испытание, где нужно одновременно решать множество физических и вычислительных задач. Следить за летящим мячом с помощью несовершенных бортовых камер, удерживать равновесие и мгновенно корректировать шаг.
Вместо бесконечных и утомительных попыток исправлять ошибки на «живом» железе, исследователи пошли другим путем. Они обучили систему управления робота внутри виртуального компьютерного симулятора.
Разработчики намеренно встроили в симулятор визуальные ошибки, задержки и моменты, когда мяч пропадал из виду, чтобы подружить зрение робота с его движением. Это заставило систему просчитывать траекторию и «додумывать», где находится мяч, даже если он временно исчезал.
Вместо того чтобы перегружать процессор тяжелыми видеоданными, бортовое ПО преобразовывало картинку в простые координаты. Результаты превзошли ожидания: в ходе тестов робот поражал ворота в 80–90% случаев из передней половины поля.
Контроллер отлично показал себя на самых разных покрытиях: от травы и асфальта до резины и грунта. Кроме того, новая система сократила время достижения и удара по мячу на 64% по сравнению с традиционными системами.
Главный экзамен — международные турниры. В 2025 году команда Tsinghua Hephaestus, использовавшая эту разработку, выступила в Лиге гуманоидов RoboCup (в категории Adult-Size) и на Всемирных играх гуманоидных роботов. В результате она выиграли оба чемпионата. В общей сложности за два турнира роботы забили 76 голов, пропустив в свои ворота всего 11.
Несмотря на триумф, ученые признают: останавливаться рано. Пока что внимание машин сосредоточено только на мяче и воротах. Следующий серьезный рубеж — научить их в реальном времени отслеживать перемещения соперников и партнеров по команде.
