Gepubliseer op: 18 Maart 2025 / Update van: 18 Maart 2025 - Skrywer: Konrad Wolfenstein
Humanoid Standing-Up Control: Leer om op te staan met gashere-die deurbraak vir robotte in die alledaagse lewensbeeld: humanoid-standup.github.io
Meer as net opstaan: gasheer baan die weg vir outonome en veelsydige humanoïde robotte
Van die simulasie tot die werklikheid: hoe gasheer humanoïde robotte die selfstandig leer
In die fassinerende wêreld van humanoïde robotika, waarin masjiene al hoe meer menslike vermoëns naboots, speel 'n oënskynlik eenvoudige, maar fundamenteel belangrike vaardigheid 'n sentrale rol: opstaan. Dit is natuurlik vir ons mense, 'n onbewuste beweging wat ons elke dag ontelbare kere uitvoer. Maar vir 'n humanoïde robot is opstaan 'n ingewikkelde uitdaging wat die interaksie van gesofistikeerde beheer, presiese sensors en intelligente algoritmes verg. Hierdie vermoë is egter nie net 'n indrukwekkende demonstrasie van ingenieurskuns nie, maar ook 'n noodsaaklike voorvereiste vir humanoïde robotte vind hul plek in ons alledaagse lewe en kan ons ondersteun op 'n verskeidenheid verantwoordelikheidsareas.
Om uit verskillende posisies op te staan, is veel meer as net 'n lekker ekstra funksie. Dit is die basis vir outonomie en veelsydigheid van humanoïde robotte. Stel jou voor dat 'n robot u in die huishouding moet help, sorg of in gevaarlike omgewings werk. In al hierdie scenario's is die vermoë om onafhanklik van verskillende plekke op te stel, van kardinale belang. 'N Robot wat slegs in ideale beginposisies werk en hulpeloos bly as dit val, is eenvoudig onbruikbaar in die regte wêreld. Die ontwikkeling van robuuste en veelsydige op -tot -up -strategieë is dus 'n belangrike stap om humanoïde robotte van die navorsingslaboratorium na die regte wêreld te bring.
Vorige benaderings om hierdie probleem op te los, het dikwels hul grense bereik. Baie is gebaseer op moeisaam voorafgeprogrammeerde bewegings wat in gekontroleerde omgewings gewerk het, maar het vinnig hul grense in die onvoorspelbare werklikheid bereik. Hierdie rigiede stelsels was onbuigsaam, kon nie aanpas by veranderde toestande nie en misluk as die robot in 'n onverwagte posisie beland of op ongelyke oppervlaktes was. Ander benaderings maak staat op komplekse simulasieomgewings, waarvan die resultate dikwels moeilik was om na regte robotte oor te dra. Die sprong van die simulasie na die werklikheid, die sogenaamde “sim-totale oordrag”, blyk die struikelblok van baie belowende navorsingsbenaderings te wees.
In hierdie konteks betree 'n innoverende raamwerk die stadium wat die manier waarop ons dink oor die opkoms van humanoïde robotte: gasheer, kort vir humanoïed-op-up-beheer, fundamenteel kan verander. Gasheer is meer as net nog 'n metode; Dit is 'n paradigmaskuif. Ontwikkel deur 'n konsortium van bekende universiteite in Asië , waaronder die Shanghai Jiao Tong Universiteit, die Universiteit van Hong Kong, die Zhejiang -universiteit en die Chinese Universiteit van Hong Kong, en gasheer breek met tradisionele benaderings en neem 'n heeltemal nuwe manier om humanoïde robotte te onderrig - op 'n verbasende veelsydige, robuuste en realistiese.
Geskik vir:
Gasheer: 'n raamwerk wat uit foute leer
Die kern van die gasheerinnovasie lê in die gebruik van versterkingsleer (RL), 'n metode van masjienleer wat geïnspireer is deur die manier waarop mense en diere leer. Stel jou voor dat jy 'n kind fietsry. Hulle gee hom nie gedetailleerde instruksies vir elke spierbeweging nie, maar laat dit eenvoudig probeer. As die kind daar val, korrigeer dit sy bewegings op die volgende poging. Deur poging en foute leer die kind geleidelik om die fiets te bemeester deur positiewe en negatiewe terugvoer. Versterkingsleer werk volgens 'n soortgelyke beginsel.
In die geval van gasheer word 'n humanoïde robot in 'n gesimuleerde omgewing geplaas en gekonfronteer met die taak om van verskillende posisies op te staan. Die robot tree op as 'n 'agent' op hierdie gebied. Dit voer aksies uit, in hierdie geval bewegings van sy gewrigte en sy liggaam. Vir elke veldtog ontvang hy 'n 'beloning' of 'straf', afhangend van hoe suksesvol dit was. As hy opstaan, kry hy 'n positiewe beloning. As dit val of ongewenste bewegings maak, kry hy 'n negatiewe beloning. Deur ontelbare pogings om ervaring op te doen en die optimalisering van sy strategieë, leer die robot geleidelik om die beste moontlike stand -up -strategie te ontwikkel.
Die deurslaggewende verskil aan vorige RL-gebaseerde benaderings is dat Host van nuuts af leer. Geen vooraf geprogrammeerde bewegings, geen menslike demonstrasies of ander vorige kennis word gebruik nie. Die robot begin met 'n 'leë vel' en ontwikkel sy tot -datum -strategieë heeltemal onafhanklik. Dit is 'n fundamentele vordering, want dit stel die stelsel in staat om oplossings te vind wat veel verder gaan as wat menslike ingenieurs kon bereik het. Daarbenewens maak die stelsel dit buitengewoon aanpasbaar omdat dit nie op rigiede aannames of menslike vooroordeel staatmaak nie.
Die magie van die multi-kritiese argitektuur
'N Ander hart van gasheerinnovasie is die multi-kritiese argitektuur. Om dit te verstaan, moet ons kortliks die werking van versterkingsleer hanteer. Daar is twee sentrale komponente in tipiese RL -stelsels: die aktuator en die kritikus. Die aktuator is, so te sê, die brein van die robot wat die aksies kies, d.w.s. besluit watter bewegings uitgevoer moet word. Die kritikus evalueer die optrede van die aktuator en gee hom terugvoer. Hy vertel die aktuator of sy optrede goed of sleg was en hoe dit verbeter kan word. In tradisionele RL -benaderings is daar gewoonlik net een kritikus.
Gasheer breek met hierdie byeenkoms en maak eerder staat op verskeie gespesialiseerde kritici. Stel jou voor dat daar verskillende aspekte is as jy opstaan wat belangrik is: hou balans, neem die regte liggaamshouding, koördineer gewrigte, beheer die roterende impuls. Elk van hierdie aspekte kan deur sy eie “kundige” geëvalueer word. Dit is presies wat die multi-kritiese argitektuur maak. Host gebruik verskeie kritici -netwerke, wat elkeen spesialiseer in 'n sekere aspek van die beginproses. Een kritikus kan byvoorbeeld die balans beoordeel, 'n ander die gesamentlike koördinasie en 'n derde party tot die roterende impuls.
Hierdie verdeling in gespesialiseerde kritici is uiters effektief. Dit los 'n probleem op wat dikwels in tradisionele RL -stelsels voorkom: die negatiewe inmenging. As 'n enkele kritikus terselfdertyd alle aspekte van 'n ingewikkelde taak probeer evalueer, kan konflikte en verwarring voorkom. Die verskillende leerdoelstellings kan mekaar belemmer en die leerproses vertraag of dit selfs laat misluk. Die multi-kritiese argitektuur omseil hierdie probleem deur die leertaak in kleiner, duideliker subtemas te demonstreer en 'n gespesialiseerde kritikus vir elke gedeeltelike taak te gebruik. Die aktuator ontvang dan terugvoer van alle kritici en leer om die verskillende aspekte van opstaan optimaal te kombineer.
Hierdie multi-kritiese argitektuur is veral relevant vir die ingewikkelde taak om op te staan. Om op te staan verg 'n verskeidenheid fyn motoriese vaardighede en presiese beheer van die roterende impuls om die balans te behou en nie om te val nie. Deur die gespesialiseerde kritici kan Host hierdie verskillende aspekte van opstaan spesifiek oplei en optimaliseer, wat lei tot aansienlik beter resultate as konvensionele benaderings met 'n enkele kritikus. In hul studies het die navorsers getoon dat die multi-kritiese argitektuur 'n beduidende sprong in prestasie moontlik maak en dat gasheer in staat gestel word om stand-up-strategieë te ontwikkel wat onbereikbaar sou wees met behulp van konvensionele metodes.
Kurrikulumleer: van die eenvoudige tot die kompleks
'N Ander sleutel tot die sukses van die gasheer is die opleiding op kurrikulum. Hierdie metode is gebaseer op die menslike leerproses, waarin ons geleidelik ingewikkelde vaardighede aanleer, begin met eenvoudige basiese beginsels en dan stadig aan ons werk. Dink aan die voorbeeld van fietsry. Voordat 'n kind leer om op twee wiele te ry, kan hy leer om u balans op 'n waaier of ry met ondersteuningsfietse te hou. Hierdie voorbereidende oefeninge vergemaklik die latere leerproses en verseker vinniger en suksesvoller vordering.
Gasheer het 'n soortgelyke beginsel geïmplementeer. Die robot word van die begin af nie met die moeilikste taak gekonfronteer nie, naamlik om van enige posisie af op enige oppervlak op te staan. In plaas daarvan word dit onderwerp aan 'n uiteenlopende kurrikulum waarin die take geleidelik meer ingewikkeld raak. Die opleiding begin met eenvoudige scenario's, byvoorbeeld om op te staan uit 'n lêer op die plat vloer. Sodra die robot hierdie taak goed bemeester het, word die voorwaardes geleidelik moeiliker. Daar is nuwe beginposisies oor hoe om op te staan van 'n sittende posisie of om teen 'n muur te lê. Die oppervlak is ook uiteenlopend, van gelyke grond tot effens ongelyke oppervlaktes tot meer veeleisende terrein.
Hierdie opleiding op die kurrikulum het verskeie voordele. Aan die een kant maak dit meer doeltreffende ondersoek na die oplossingsruimte. Die robot fokus aanvanklik op die basiese aspekte van opstaan en leer om dit in eenvoudige scenario's te bemeester. Dit versnel die leerproses en die robot bereik vinniger 'n goeie prestasievlak. Aan die ander kant verbeter die kurrikulum die veralgemening van die model. Deur die robot geleidelik met meer gevarieerde en ingewikkelde take te konfronteer, leer hy om aan te pas by verskillende situasies en om robuuste op - -tot -strategieë te ontwikkel wat nie net in ideale werk nie, maar ook in regte omgewings. Die verskeidenheid opleidingsomstandighede is van kardinale belang vir die robuustheid van die stelsel in die regte wêreld, waar onvoorspelbare oppervlaktes en beginposisies die reël is en nie die uitsondering nie.
Geskik vir:
Werklikheid deur bewegingsbeperkings
'N Ander belangrike aspek van die gasheer is met inagneming van werklike toepaslikheid. Simulasies is 'n kragtige instrument vir opleidingsrobotte, maar die regte wêreld is ongelyk meer ingewikkeld en onvoorspelbaar. Ten einde die sprong van die simulasie tot die werklikheid suksesvol te bemeester, implementeer Host Two Two Boted Beperkings op Beweging wat verseker dat die strategieë wat aangeleer is, ook op regte hardeware geïmplementeer kan word en nie die robot beskadig nie.
Die eerste beperking is die reëlmatigheid van die gladheid. Dit het ten doel om ossillerende bewegings te verminder. In simulasies kan robotte bewegings uitvoer wat in werklikheid problematies sou wees. Hulle kan byvoorbeeld gekke, bewegende bewegings maak wat skadelik kan wees vir die fisiese hardeware of tot onstabiele gedrag sou lei. Die gladheid van die gladheid verseker dat die geleerde bewegings gladder en vloeiend is, wat nie net sagter vir die hardeware is nie, maar ook lei tot 'n meer natuurlike en stabiele stand-up-gedrag.
Die tweede beperking is die implisiete snelheidsbeperking. Dit voorkom te vinnig of skielik bewegings. Ook hier verteenwoordig simulasies dikwels geïdealiseerde toestande waarin robotte bewegings met onrealisties hoë snelhede kan uitvoer. In die regte wêreld kan sulke abrupte bewegings egter lei tot skade aan die robot, byvoorbeeld om die enjins of skade aan die gewrigte te oorlaai. Die bewegingsnelheidsbeperking verseker dat die bewegings wat geleer is, binne die fisiese grense van die regte hardeware bly en nie die robot in gevaar stel nie.
Hierdie beperkings op beweging is van kardinale belang vir die sim-na-reële oordrag. Dit verseker dat die strategieë wat in die simulasie geleer is, nie net teoreties werk nie, maar ook prakties op regte robotte geïmplementeer kan word sonder om die hardeware te oorlaai of te beskadig. Dit is 'n belangrike stap om die gaping tussen simulasie en werklikheid te oorbrug en humanoïde robotte voor te berei vir gebruik in die regte wêreld.
Die praktiese toets: gasheer op die Unitree G1
Die werklike toets vir elke robotbeheermetode is die praktiese implementering van regte hardeware. Ten einde die prestasie van gasheer te demonstreer, het die navorsers die beheerstrategieë wat in die simulasie aan die Unitree G1 Humanoid -robot geleer is, oorgedra. Die Untree G1 is 'n gevorderde humanoïde platform wat gekenmerk word deur sy behendigheid, robuustheid en realistiese konstruksie. Dit is 'n ideale toetsbed om die vaardighede van gasheer in die regte wêreld te evalueer.
Die resultate van die praktiese toetse was indrukwekkend en het die doeltreffendheid van die gasheerbenadering bevestig. Die Untree G1 -robot, wat deur die gasheer beheer word, het merkwaardige impakfunksies uit 'n wye verskeidenheid posisies getoon. Hy kon suksesvol opstaan van 'n lêende posisie, vanuit 'n sittende posisie, van die knieë af en selfs van posisies waarin hy teen voorwerpe leun of op die ongelyke oppervlak was. Die oordrag van die gesimuleerde vaardighede na die regte wêreld was byna glad, wat die hoë gehalte van die sim-tot-regte-oordrag van die gasheer onderstreep.
Die robuustheid van afwykings wat die gasheerbeheerde Unitree G1 getoon het, het veral opmerklik getoon. In eksperimentele toetse is die robot met eksterne kragte gekonfronteer, byvoorbeeld deur bultjies of houe. Hy is gekonfronteer met hindernisse wat sy opblaas. Dit was selfs gelaai met swaar vragte (tot 12 kg) om die stabiliteit en die dra -dravermoë te toets. In al hierdie situasies het die robot 'n merkwaardige weerstand getoon en kon hy suksesvol oprig sonder om die balans te verloor of omver te werp.
In 'n indrukwekkende demonstrasievideo het die robuustheid van gasheer veral duidelik geword. Daar kon u sien hoe 'n persoon tydens die aanvangsproses in die Unitree G1 -robot vasgeval het. Ondanks hierdie massiewe afwykings, kon die robot nie verwyder word nie. Hy het sy bewegings in reële tyd reggestel, die onverwagte effekte aangepas en uiteindelik veilig en stabiel opgestaan. Hierdie demonstrasie illustreer die praktiese toepaslikheid en betroubaarheid van die gasheerstelsel in werklike, onvoorspelbare omgewings indrukwekkend.
Geskik vir:
Ablasie -studies: die interaksie van die komponente
Om die belangrikheid van die individuele komponente van gashere meer presies te ondersoek, het die navorsers uitgebreide ablasie -studies uitgevoer. In hierdie studies is individuele elemente van die gasheerraamwerke verwyder of verander om hul invloed op die algehele prestasie te ontleed. Die resultate van hierdie studies het waardevolle insigte in die werking van gashere gegee en die belangrikheid van die sentrale innovasies bevestig.
'N Sentrale resultaat van die ablasie-studies was om die deurslaggewende rol van die multi-kritiese argitektuur te bevestig. Toe die navorsers die stelsel op so 'n manier verander het dat dit slegs 'n enkele kritikus gebruik het, het die stelsel jammerlik misluk. Dit kon nie meer suksesvolle risiko's leer nie en die robot het in die meeste gevalle hulpeloos gebly. Hierdie resultaat onderstreep die sentrale belang van die multi-kritiese argitektuur vir die uitvoering van gasheer en bevestig dat die gespesialiseerde kritici 'n belangrike bydrae lewer tot leersukses.
Die kurrikulumgebaseerde opleiding was ook 'n belangrike suksesfaktor in die ablasie -studies. Toe die navorsers die kurrikulum vervang het deur ewekansige opleiding sonder geleidelike toename in probleme, het die werkverrigting van die stelsel agteruitgegaan. Die robot het stadiger geleer, 'n laer vlak van prestasie bereik en was minder robuust in vergelyking met verskillende beginposisies en substrate. Dit bevestig die aanname dat die kurrikulumgebaseerde opleiding die doeltreffendheid van die leerproses verbeter en die veralgemening van die model verhoog.
Die geïmplementeerde bewegingsbeperkings het ook aansienlik bygedra tot die totale produksie, veral met betrekking tot praktiese toepaslikheid. Toe die navorsers die gladheid van die gladheid en die snelheidsbeperking van die bewegings verwyder het, het die robot steeds in die simulasie geleer, maar in werklikheid was hulle minder stabiel en het hulle meer gereeld laat val of tot ongewenste, gekke bewegings lei. Dit wys dat die beperkings op beweging die buigsaamheid van die stelsel in die simulasie effens beperk, maar in die regte wêreld noodsaaklik is om robuuste, veilige en hardeware -vriendelike gedrag te verseker.
Gasheer: 'n springplank vir veelsydige humanoïde robotte
Die vermoë om uit verskillende posisies op te staan, kan met die eerste oogopslag triviaal lyk, maar is eintlik 'n fundamentele stuk legkaart vir die ontwikkeling van regtig veelsydige en outonome humanoïde robotte. Dit is die basis vir integrasie in meer ingewikkelde bewegings- en manipulasiestelsels en maak 'n verskeidenheid nuwe toepassings oop. Stel jou voor dat 'n robot nie net kan opstaan nie, maar ook naatloos tussen verskillende take kan beweeg - staan op van die bank, gaan na die tafel, gryp voorwerpe, vermy hindernisse en staan op as hy struikel. Hierdie soort naatlose interaksie met die omgewing, wat natuurlik vir ons mense is, is die doel van die humanoïde robotika en gasheer bring ons 'n deurslaggewende stap nader aan hierdie doel.
Gasheer kan in die toekoms saam met gasheer gebruik word op 'n verskeidenheid gebiede waarin hul menslike vorm en hul vermoë om met die menslike omgewing te kommunikeer, voordelig is. In verpleegkunde kon hulle ouer of siek mense ondersteun, hulle help om op te staan en te gaan sit, genoeg voorwerpe of in die huishouding te help. In die diensarea kan dit in hotelle, restaurante of winkels gebruik word om kliënte te bedryf, goedere te vervoer of inligting te verskaf. In gevaarlike omgewings, soos rampverligting of in industriële aanlegte, kan hulle take aanneem wat te riskant of te uitputtend is vir mense.
Daarbenewens is die vermoë om op te staan ook noodsaaklik vir hardnekkige produksie. Valle is 'n algemene probleem met humanoïde robotte, veral in ongelyke of dinamiese omgewings. 'N Robot wat na 'n val nie onafhanklik kan opstaan nie, is vinnig hulpeloos in sulke omgewings. Gasheer bied 'n oplossing hier aan omdat dit die robot in staat stel om weer van onverwagte plekke te verskyn en voort te gaan met die taak. Dit verhoog die betroubaarheid en veiligheid van humanoïde robotte en maak dit meer robuust en meer praktiese instrumente.
Gasheer baan die weg vir 'n nuwe generasie humanoïde robotte
Gasheer is meer as net 'n verdere ontwikkeling van bestaande metodes; Dit is 'n beduidende deurbraak in die beheer van humanoïde robotte. Deur die innoverende gebruik van versterkingsleer met multi-kritiese argitektuur en kurrikulumgebaseerde opleiding, oorkom dit die beperkings van vorige benaderings en stel robotte in staat om op te staan uit 'n merkwaardige verskeidenheid posisies en op 'n wye verskeidenheid oppervlaktes. Die suksesvolle oordrag van die simulasie na regte robot, demonstreer op die Unitre G1, en indrukwekkende robuustheid aan afwykings onderstreep die enorme potensiaal van hierdie metode vir praktiese toepassings.
Gasheer is 'n belangrike stap op pad na humanoïde robotte wat nie net in die laboratorium beïndruk nie, maar ook 'n werklike toegevoegde waarde in die regte wêreld kan bied. Dit bring ons nader aan die visie van 'n toekoms waarin humanoïde robotte naatloos in ons alledaagse lewe geïntegreer is, ons in verskillende take ondersteun en ons lewens gemakliker, gemakliker en doeltreffender maak. Met tegnologie soos Host word die eens futuristiese idee van humanoïde robotte wat ons in ons daaglikse lewe vergesel, meer en meer tasbare werklikheid.
Geskik vir:
Jou globale bemarkings- en besigheidsontwikkelingsvennoot
☑️ Ons besigheidstaal is Engels of Duits
☑️ NUUT: Korrespondensie in jou landstaal!
Konrad Wolfenstein
Ek sal graag jou en my span as 'n persoonlike adviseur dien.
Jy kan my kontak deur die kontakvorm hier in te vul of bel my eenvoudig by +49 89 89 674 804 (München) . My e-posadres is: wolfenstein ∂ xpert.digital
Ek sien uit na ons gesamentlike projek.
