연구진이 강화 학습 기반의 휴머노이드 축구 슈팅 프레임워크 'RoboNaldo'를 개발했어요. RoboNaldo는 단일 인간 킥 레퍼런스를 활용해 슈팅 성능을 점진적으로 최적화하는 3단계 커리큘럼을 사용해요.
시뮬레이션 환경에서 RoboNaldo는 기존 방식 대비 자유킥 샷 오차를 48.6% 줄이고 슈팅 속도는 2.96배 향상된 결과를 보여줬어요.
Unitree G1 로봇에 적용한 결과, 자유킥과 움직이는 공 슈팅에서 각각 0.73m, 0.86m의 평균 타겟 슈팅 오차를 기록하며, 프로 선수 슈팅 속도의 59~71%에 달하는 13.10m/s의 공 속도를 기록했어요.
RoboNaldo 프로젝트 페이지는 opendrivelab.com/RoboNaldo에서 확인할 수 있어요.