丰田做了个投篮机器人，樱木花道看了都要跪
本文来自微信公众号：大数据文摘（ID：BigDataDigest），作者：常田小希，原文标题：《樱木花道为原型，丰田做了个投篮机器人！完虐人类选手，还创下了吉尼斯世界纪录》，题图来自：《灌篮高手》
“教练，我想打篮球。”
想必很多人看到这句话，仍然会感觉全身热血沸腾吧。
尽管文摘菌运动神经衰弱，但看到在篮球场上挥洒汗水的男孩子，不免感叹一句青春真好啊。
可不要以为《灌篮高手》的影响就局限在了打篮球的人们身上，说不定有些科学家也是樱木花道、三井寿或者安西光义的粉丝。
比如，日本丰田公司的研究人员就以樱木花道为原型，设计出了日本职业篮球联赛历史上的第一位机器人球员。
这个机器人球员在初代就与日本实力最强的球队之一Alvark Tokyo进行了对决，并以10:8的比分赢了人类球员。
甚至在进行第三次迭代后，以连续6小时35分钟投中2020个球创造了吉尼斯世界纪录。
逐步迭代，从初学者到打破吉尼斯纪录
这个投篮机器人被命名为CUE系列，缘起于丰田内部的工程师社群。
2017年，这个数量超过3万成员的社群在丰田社团成立70周年时，举行了一个创意竞赛，邀请工程师们去打造自己的人工智能。
其中，专案负责人Tomohiro Nomi就是CUE系列的发明者之一。不过在这之前，他对于机器人和人工智能并没有研究。当他们了解人工智能需要靠大量学习与重复训练后，有人提出《灌篮高手》中樱木花道每天投篮两万球的故事，于是决定打造一台投篮机器人。
《灌篮高手》
最终，在创意竞赛的成果展示上，初代CUE十投九中，其精彩的表现也得到了Alvark Tokyo的关注，并邀请CUE参加他们比赛的中场表演。
这也是CUE在正式篮球场上的首次展示。CUE体内配置了摄像头，能够捕捉并计算其与篮筐之间的距离，形成虚拟三维视图，再由AI计算好角度和距离后，拿出合适的力度进行投篮。
从结果上看，CUE保持着零失误的状态，以10:8战胜了人类球员。
这也让丰田高层有了继续推动这个项目的计划，“原先只是一个内部创意竞赛，以初学者身份获得称赞就满足了，但既然变成工作的一部分，我们就要让它变成丰田甚至是全日本的招牌”。
他们决定要让CUE变成世界上最强的投篮机器人，第一个目标就是要打破吉尼斯世界纪录中连续罚球命中的纪录。
到了CUE2，机器人的身高从190公分增加到204公分，投篮射程也增加到三分线外，同时下半身也得到了加强，能够自行站立了。
不过随着距离的增加，起跳投篮给AI带来了更大的计算难度。
CUE2也一度成为篮球场上的“铁匠”。
2019年，在进行了多次迭代之后，CUE3再次登上职篮赛场的中场表演，并一举投中了超远距离的中线投篮，赢得全场观众欢呼，这也让吉尼斯世界纪录团队亲自来信邀请CUE3挑战连续罚球纪录。
CUE3与CUE2身高相同，与后者相比，CUE3能在不同位置进行投篮，同时加强了左手抓球的功能。
根据规则，机器人一旦开始投球，团队就不能再对其进行临时调整。
由于此前并没有机器人来挑战投篮纪录，吉尼斯世界纪录委员也会为这个新纪录设立了一个专门的目标，那就是至少连续命中5球。
正式挑战后，CUE3很轻松地就达成了最初设定的目标，但这还没完，CUE3仍然在持续投篮，从50到100再到300，经过3个多小时的连续投篮后，CUE3已经完成了一千多球。
CUE3不会累，但是裁判委员会。于是，他们把最终目标修改为2020个球，以此纪念2020年东京奥运会，再过了3个小时后，这个目标也如愿达成。
CUE4：更像人类了，但精准度下降了
去年1月份，在日本职业篮球B.League的明星赛周末，CUE4更新归来。
作为三分球大赛的首个出场选手，CUE4在25球中只拿下了10球，获得12分，只击败了一名职业选手，位列倒数第二。
不过在CUE4上，我们仍然能看到很多改进。就比如说巨大的机械手臂，能抓起篮球直接出手，而且CUE4在每次完成投篮后，都会迅速奔向下一个位置，不论结果好坏。
除此之外，CUE4还配备了一双轮滑鞋，能够在场地上自由奔跑。
不过令人不解的是，在进行投篮时，CUE4的膝盖也会稍微下蹲，但这对机器人而言显得完全没有必要，因为它的力量几乎全来自手臂。如果纯粹是为了模仿人类而设计的动作，那似乎显得有些没有必要了。
同时，CUE4的机械手臂上似乎并没有安装定位侦测器，这就导致放球的工作人员必须将球精准放置，否则CUE4可能抓不起球。这也很有可能是CUE4在第四个定点时，发生手滑意外，球要出手前就先掉了的原因所在。
做投篮机器人不止丰田这一家。
此前，各种仿姚明投篮机器人就被制作出来，不管是外貌与体型，机器人都与姚明有着极高的相似度，但是要论及投篮命中率的话，仿姚明投篮机器人都还远达不到CUE系列机器人的水准。
看来，要打败真正的天才，机器人还有很长一段路要走啊（手动狗头）。如果东京奥运会能够如期举办，还是很期待CUE机器人在奥运会上的表现呢！
本文来自微信公众号：大数据文摘（ID：BigDataDigest），作者：常田小希
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