หาคนเล่นเทนนิสด้วยไม่ได้ ก็ให้ “หุ่นยนต์” มาเล่นด้วยซะเลย !
ทีมนักวิจัยจากสถาบันเทคโนโลยีแห่งจอร์เจีย (Georgia Institute of Technology) หรือ จอร์เจียเทค ในรัฐจอร์เจียของสหรัฐอเมริกา ได้สร้างหุ่นยนต์ตีเทนนิส ที่ไม่ใช่แค่ตีเฉย ๆ แต่วิ่งในสนามและโต้ตอบในลักษณะเดียวกับที่คนนั้นเล่นเทนนิสกัน
ข้อมูลหุ่นยนต์เล่นเทนนิส
หุ่นยนต์ดังกล่าวมีชื่อว่า เอสเธอร์ (ESTHER: Experimental Sport Tennis Wheelchair Robot) ที่มีฐานของหุ่นยนต์เป็นรถเข็นวีลแชร์ที่ติดตั้งมอเตอร์แบบคู่และชุดเกียร์เพื่อให้เคลื่อนที่ได้ โดยมีตัวประมวลผลสำหรับรับรู้ทิศทางลูกเทนนิสที่มองเห็นผ่านกล้องรอบสนามเทนนิส แล้วเคลื่อนที่ไปตีตามที่กำหนดไว้
การคาดการณ์ที่ว่านี้จะสร้างภาพเส้นทางตกของลูกเทนนิสจากภาพที่ได้รับ แล้ววิเคราะห์ทิศทางการตก วิเคราะห์เส้นทางการตอบโต้ ก่อนปรับมุมแขนกลที่ถือไม้เทนนิส เคลื่อนตัวเข้าหา และตีด้วยการขยับแขนกล
การพัฒนาหุ่ยนยนต์เล่นเทนนิส
การวิจัยในครั้งนี้เกิดขึ้นจากความหลงใหลในการเล่นเทนนิสเป็นการส่วนตัวของ ดร.แมทธิว กอมโบเลย์ (Dr. Matthew Gombolay) หัวหน้าทีมวิจัย รวมถึงต้องการพัฒนาระบบหุ่นยนต์ที่สามารถเคลื่อนไหวและเล่นเทนนิสอย่างรวดเร็วแม่นยำในแบบเดียวกันกับที่มนุษย์เป็น เขาและนักศึกษาวิจัยอีก 20 คน เลยร่วมกันสร้างหุ่นยนต์ตัวนี้ขึ้นมา โดยได้ตั้งชื่อโครงการว่าเอสเธอร์ ตามชื่อของเอสเธอร์ แฟร์เกอร์ (Esther Vergeer) อดีตนักเทนนิสผู้พิการมือวางอันดับ 1 ของโลกชาวเนเธอร์แลนด์ โดยใช้ระยะเวลาพัฒนากว่า 2 ปี
การพัฒนาหุ่นยนต์เล่นเทนนิสจะช่วยเปิดมิติการฝึกสอนและการฝึกซ้อมใหม่ได้ จากเดิมที่มนุษย์ที่เป็นคู่ซ้อมจะมีข้อจำกัดจากอาการเหนื่อยล้าก็จะทดแทนด้วยหุ่นยนต์ที่มีกำลังและเสถียร พร้อมทั้งยังสามารถพัฒนารูปแบบการเล่นของหุ่นยนต์ให้ต่างไปจากนักเทนนิสอาชีพที่เป็นมนุษย์ได้ด้วยเช่นกัน ทั้งสองข้อดีนี้จะผลักดันศักยภาพใหม่ในการเล่นเทนนิสของมนุษยชาติได้ในอนาคต
อย่างไรก็ตาม การวิเคราะห์และคาดเดาทิศทางลูกบอลที่ผู้เล่นตีมายังคงเป็นความท้าทายสำคัญที่สุด เพราะในตอนนี้การพัฒนายังไม่สามารถทำให้ตัวเอสเธอร์ตีลูกเทนนิสโต้กลับให้ลงสนามได้ทั้งหมด รวมถึงยังไม่สามารถให้ตัวหุ่นยนต์รับลูกเทนนิสที่ตีด้วยความเร็วสูงได้ (สถิติความเร็วของลูกเทนนิสที่เล่นเสิร์ฟนั้นมีไม่ต่ำกว่า 200 กิโลเมตรต่อชั่วโมง) แต่เป็นก้าวสำคัญในการพัฒนาการฝึกเล่นด้วยเครื่องมือที่ล้ำสมัยกว่าเครื่องยิงลูกเทนนิสในปัจจุบัน ซึ่งถ้าหากทำสำเร็จ มนุษย์จะสามารถฝึกฝนได้หลากหลายท่าทาง, แม่นยำ และสม่ำเสมอกว่าการฝึกซ้อมกับมนุษย์จริง ๆ ก็เป็นได้
ที่มาข้อมูล Interesting Engineering
ที่มารูปภาพ Georgia Institute of Technology