圖片來源：帕德博恩大學(xué)

德國帕德博恩大學(xué)（Paderborn University）的研究人員建造了一個機(jī)器人，它可以在推桿果嶺上用球桿在大多數(shù)嘗試中把球打進(jìn)一個洞。

高爾夫是一項出了名的困難運(yùn)動--職業(yè)選手和業(yè)余選手都花了無數(shù)的時間試圖改善他們的比賽。比賽中最困難的部分之一是把球打進(jìn)洞里。大部分的困難在于各種因素的綜合作用--草的高度和粗糙度，風(fēng)的大小和濕度程度，以及最糟糕的是，地形。高爾夫球場并不像辦公室地板上的練習(xí)墊那樣平坦；它們有一些小山丘和山谷，對球的速度造成了破壞。在這項新的努力中，研究人員建立了一個機(jī)器人來解決在實驗室的推桿果嶺上的推桿問題。

大多數(shù)人工智能系統(tǒng)通過研究他人（通常是人類）的工作來學(xué)習(xí)，在成千上萬的數(shù)據(jù)樣本中尋找導(dǎo)致預(yù)期結(jié)果的模式。對于高爾夫來說，這種方法是不切實際的，因為其結(jié)果只適用于在一個果嶺上的一桿。要讓機(jī)器人在各種果嶺上打球，它必須能夠在飛行中學(xué)習(xí)。

為了建立這樣一個系統(tǒng)，研究人員使用了一個基于物理學(xué)的模型，該模型接受諸如球的速度和重量等因素，以及球?qū)Φ匦巫兓姆磻?yīng)，如山丘。該模型還考慮到了風(fēng)的影響。研究人員在實驗室的果嶺上方放置了一個3D攝像機(jī)，并對其進(jìn)行了快照，捕捉到了其所有的波浪形細(xì)微差別。然后，該快照被發(fā)送到物理學(xué)模型，該模型運(yùn)行了數(shù)千次虛擬嘗試，使用虛擬球桿將虛擬球打入虛擬球洞--所有這些都基于球的當(dāng)前位置。

一旦確定了正確的方法，系統(tǒng)就會向機(jī)器人發(fā)送指令，告訴它把自己放在哪里，然后在擊球時使用多少速度。測試表明，在理想條件下，機(jī)器人能夠在大約 60% 到 70% 的時間內(nèi)將球擊入洞中。