Mobil
Tenis

İnsansı Robot Tenis Oynadı: Başarıyla %96 Isabet Etti

19 Mart 2026
Daha iyi bir deneyim için tam sürümü deneyebilirsiniz.
Galbot Robotics tarafından tasarlanan bir sistemle eğitilen insansı robot, tenis toplarına anlık olarak yanıt verebilmeyi başardı.

Robot Teknolojilerinde Yenilikçi Gelişmeler

HABER MERKEZİ - Robot teknolojileri alanında önemli bir ilerleme kaydedildi. Galbot Robotics, resmi X platformunda paylaştığı bir video ile bir insansı robotun insan bir oyuncuyla karşılıklı tenis oynayabildiğini gözler önüne serdi.

Unitree G1 İnsansı Robotunun Performansı

Deneylerde kullanılan robot, Unitree G1 insansı robotu olarak belirlendi. Bu robot, hızla gelen toplara milisaniyeler içinde tepki verme, kort üzerinde hareket edebilme ve insan rakiple karşılıklı atışları devam ettirme yeteneği gösterdi. Şirket, bu çalışmanın insansı robotların ilk kez bu kadar dinamik ve uzun süreli tenis rallileri yapabildiği bir örnek olduğunu ifade ediyor.

Robotların tenis gibi karmaşık sporları öğrenmesinde en büyük zorluklardan biri, doğru insan hareket verilerinin eksikliği olarak belirtiliyor.

Araştırmacılar, bu sorunun üstesinden gelmek için geleneksel yöntemlerin dışına çıkarak farklı bir yol izlediler. Tam maç kayıtları yerine, forehand, backhand ve yan adımlar gibi temel hareketlerin kısa parçaları toplandı. Bu veriler, standart tenis kortuna göre 17 kat daha küçük bir alanda, yani 3×5 metrelik bir alanda, hareket takip sistemleriyle kaydedildi. Beş oyuncudan elde edilen toplam yaklaşık beş saatlik veri, modelin temelini oluşturdu.

LATENT: Robot Tenis Oyuncusu

🎾İnsansı tenis oyuncunuz burada!🤖LATENT (Learning Athletic Humanoid Tennis Skills from Imperfect Human Motion Data) — atletik insansı tenis için gerçek zamanlı bütün vücut planlama ve kontrol algoritmasının dünyadaki ilk örneği. İlk defa, bir insansı robot…

Bu parçalı verilerle önce basit hareketleri öğrenen sistem, sonrasında bu hareketleri birleştirerek topa ulaşma, vuruş yapma ve pozisyona geri dönme gibi daha karmaşık eylemleri gerçekleştirebilir hale geldi.

Simülasyon Eğitim Süreci

Modelin başarısındaki önemli adımlardan biri simülasyon eğitimi oldu. Araştırmacılar, robot ve topun kütlesi, sürtünme ve aerodinamik gibi fiziksel parametreleri sürekli değiştirerek sistemi çeşitli senaryolara hazırladı. Bu sayede simülasyon ile gerçek dünya arasındaki fark minimuma indirildi.

Simülasyon testlerinde robot, forehand vuruşlarda %96’ya kadar başarı oranı elde etti.

Gerçek dünyada ise Unitree G1, insan rakiple ralli yapmayı başardı ve topları karşı sahaya düzenli bir şekilde gönderebildi. Bu durum, gelecekte robotların sadece fabrikalarda değil, daha dinamik ve öngörülemez insan aktivitelerinde de etkin rol alabileceğini gösteriyor.