КК
ну довольно близко к идеалу отвечает, даже не смотря на вращение
Size: a a a
2020 May 11
m
и нужно понять в каком направлении закручен мяч, с какой скоростью начальной летит и тд, чтобы понять в какую сторону контр кручение делать и с какой силой отбивать - точка приземления это вторично
m
ну довольно близко к идеалу отвечает, даже не смотря на вращение
да так подавать будет рандомный человек с улицы который ракетку не держал ни разу в руках
m
там аэродинамика не особо влияет
m
с такой скоростью и вращением
он летит по баллистической почти траектории
это можно просто на opencv без нейронок сделать
он летит по баллистической почти траектории
это можно просто на opencv без нейронок сделать
КК
да там новички в бадминтон играют ракетками для пинг-понга
m
ну типа я такие штуки в универе со школьниками делал когда робототехнику преподавал
КК
да это не новость, когда какой-то велосипед выкладывают куда бы то ни было и это воспринимается как революция в области информационных технологий
m
m
тут хоть снято хорошо)
m
меня больше механика и электроника манипуляторов таких впечатляют)
чем трекинг мяча в 2к20)
чем трекинг мяча в 2к20)
КК
ну да, типа как двигается эта штука. я тоже на это больше внимания обратил
m
так быстро и так точно
m
если кто-то хоть немного с сервоприводами работал ширпотребными может сравнить)
m
это кстати в т.ч. заслуга цос, теории автоматического управления
во многом
во многом
m
сформировать оптимальные управляющие сигналы, чтобы привести манипулятор в нужное положение и остановить его за кратчайшее время, с обратной связью
m
вот тут кстати нейронки как раз немного помогают - аналитические методы несовершенны, фильтр Калмана это в свое время был прямо прорыв
m
по ним диссертации писали, даже я диплом в 2к15 по адаптивной фильтрации)
m
и нейросети тут по сути позволяют для многоканальных систем получать оптимальный регулятор
те же boston dynamics
из этой оперы
те же boston dynamics
из этой оперы