Gepubliseer op: 25 Februarie 2025 / Opgedateer op: 25 Februarie 2025 – Outeur: Konrad Wolfenstein
Van struikelinge tot tuimelbewegings in robotika: KI-opgradering herdefinieer humanoïde vermoëns – Beeld: Xpert.Digital
Die toekoms van humanoïdes: Atlas word slimmer deur versterkingsleer
Strategiese vennootskap: Boston Dynamics optimaliseer Atlas vir werklike toepassings
In 'n aankondiging het Boston Dynamics, 'n pionier in dinamiese robotika, en die Robotics & AI Institute (RAI Institute), 'n navorsingsinstelling gelei deur die bekende robotika-kenner en voormalige uitvoerende hoof van Boston Dynamics, Marc Raibert, 'n strategiese vennootskap aangekondig. Die verklaarde doelwit van hierdie samewerking, wat amptelik in Februarie 2025 van stapel gestuur is, is om die vermoëns van die gevorderde humanoïde robot Atlas aansienlik te verbeter deur die gebruik van versterkingsleer. Hierdie samewerking belowe nie net om Atlas meer buigsaam en rats te maak nie, maar ook om dit te kwalifiseer vir 'n wyer reeks werklike toepassings, wat die weg baan vir 'n nuwe era van humanoïde robotika.
Geskik vir:
Sleuteldoelwitte van die toekomsgerigte samewerking
Die vennootskap tussen Boston Dynamics en die RAI Instituut fokus op 'n aantal ambisieuse doelwitte wat daarop gemik is om Atlas se fundamentele vermoëns te transformeer en dit van 'n indrukwekkende navorsingsdemonstrator in 'n veelsydige en praktiese instrument te ontwikkel. Hierdie pogings fokus op drie hoofareas:
Oorbrugging van die Sim-tot-Real-gaping: Die Pad van Simulasie na Realiteit
Een van die grootste uitdagings in robotika, veral op die gebied van versterkingsleer, is die oordrag van vaardighede wat in simulasies aangeleer word na die werklike wêreld. Simulasies bied 'n ideale omgewing vir die opleiding van robotte omdat hulle onbeperkte data, volledige beheer oor die omgewing en die vermoë bied om gevaarlike of duur scenario's sonder risiko te simuleer. Robotte kan tallose iterasies van bewegings en take in virtuele wêrelde uitvoer sonder die gevaar van skade of besering.
Die werklikheid is egter baie meer kompleks en onvoorspelbaar. Fisiese robotte werk in 'n wêreld vol sensoriese geraas, onvoorsiene steurnisse, onakkuraathede in die modellering en die konstante uitdaging van veranderlikheid. Wat in 'n perfek beheerde simulasie werk, kan in die chaotiese werklikheid faal. Die "sim-tot-real gaping" beskryf presies hierdie teenstrydigheid.
Die vennootskap tussen Boston Dynamics en die RAI Instituut het ten doel om hierdie gaping te oorbrug deur middel van innoverende metodes en algoritmes. Navorsers werk daaraan om robuuste en veralgemeenbare bewegingsreekse te ontwikkel wat betroubaar funksioneer, nie net in simulasie nie, maar ook in die werklike wêreld. Dit sluit in die ontwikkeling van gevorderde simulasie-omgewings wat die fisiese werklikheid meer akkuraat weerspieël, asook die gebruik van tegnieke soos domeinrandomisering en aanpasbare simulasie om die modelle wat in simulasies opgelei word, meer veerkragtig te maak teen die onvoorspelbaarheid van die werklike wêreld. Sukses op hierdie gebied is van kritieke belang om die volle potensiaal van versterkingsleer vir robotika te ontsluit en robotte in werklike, ongestruktureerde omgewings te ontplooi.
Verbetering van lokomotiefmanipulasie: Die kuns van beweging en interaksie
Die vermoë om te loko-manipuleer – dit wil sê, om voorwerpe gelyktydig te beweeg en te manipuleer – is 'n sleutelvermoë vir robotte wat bedoel is om in komplekse en dinamiese omgewings te werk. Stel jou 'n humanoïde robot voor wat deur 'n pakhuis beweeg om pakkette op te tel, of 'n robot wat puin in 'n rampgebied opruim terwyl hy gelyktydig na oorlewendes soek. In al hierdie scenario's is dit noodsaaklik dat die robot nie net doeltreffend kan beweeg nie, maar ook terselfdertyd met sy omgewing kan interaksie hê.
Die ontwikkeling van gevorderde loko-manipulasiestrategieë is egter 'n enorme uitdaging. Dit vereis noue koördinasie tussen bewegingsbeplanning, padbeplanning, grypbeplanning en kragbeheer. Die robot moet sy bewegings en manipulasies intyds kan aanpas by die voortdurend veranderende toestande van sy omgewing.
As deel van die vennootskap sal navorsers nuwe en innoverende strategieë ontwikkel om Atlas se loko-manipulasievermoëns na 'n nuwe vlak te verhef. Dit sluit in die verkenning van algoritmes vir gelyktydige beweging en grypbeplanning, die ontwikkeling van robuuste kragbeheerstrategieë vir die manipulering van verskeie voorwerpe, en die integrasie van sensorinligting in die beheerlus om responsiewe en aanpasbare loko-manipulasie moontlik te maak. Die verbetering van loko-manipulasie is 'n belangrike stap om Atlas 'n werklik veelsydige en nuttige instrument vir 'n wye reeks toepassings te maak.
Verkenning van kontakstrategieë vir die hele liggaam: Die sinergie van arms en bene
Humanoïde robotte soos Atlas het die unieke potensiaal om te beweeg en interaksie te hê op maniere wat baie ooreenstem met menslike beweging. Hierdie vermoë om die hele liggaam, insluitend arms, bene en torso, in komplekse bewegings en take te integreer, bied heeltemal nuwe moontlikhede vir robotika. Heelliggaam-kontakstrategieë gaan verder as eenvoudige armmanipulasie en benut die sinergie tussen arms en bene om hoëprestasiebewegings en -take moontlik te maak.
Stel jou voor 'n persoon wat 'n swaar voorwerp dra. Hulle gebruik nie net hul arms nie, maar ook hul bene, torso en hele liggaam om die gewig te stabiliseer, balans te handhaaf en die voorwerp doeltreffend te vervoer. Net so behoort humanoïde robotte hul hele liggaam te kan gebruik om komplekse take te verrig wat noue koördinasie tussen arms en bene vereis.
Die navorsers fokus op die ontwikkeling van gevorderde beheeralgoritmes en beplanningsstrategieë vir hoëprestasie-bewegings en -take van die hele liggaam. Dit sluit in gebiede soos dinamiese loop, spring, klim, optel en dra van swaar voorwerpe, manipulasie in beperkte ruimtes en interaksie met komplekse omgewings. Navorsing oor kontakstrategieë van die hele liggaam is van kritieke belang om die volle potensiaal van die humanoïde vormfaktor te verwesenlik en robotte te ontwikkel wat op natuurlike en intuïtiewe maniere in die wêreld kan beweeg en interaksie het.
Die betekenis van hierdie baanbrekende samewerking
Die vennootskap tussen Boston Dynamics en die RAI Instituut is om verskeie redes van geweldige belang vir die robotika- en KI-navorsingsgemeenskap. Eerstens verenig dit twee toonaangewende organisasies op die gebied van robotika, elk met unieke sterk punte en kundigheid. Boston Dynamics is wêreldwyd bekend vir sy indrukwekkende en dinamiese robotplatforms soos Atlas, Spot, Handle en Stretch. Die RAI Instituut, onder leiding van Marc Raibert, bring dekades se ervaring in die ontwikkeling van baanbrekende tegnologieë vir intelligente masjiene en in die toepassing van versterkingsleer op komplekse robotikaprobleme.
Marc Raibert, die stigter van die RAI Instituut, is 'n ikoon in robotika. As die voormalige uitvoerende hoof van Boston Dynamics het hy die maatskappy se ontwikkeling beduidend gevorm en van die wêreld se indrukwekkendste robotte geskep. Sy visie van robotte wat in die werklike wêreld met dieselfde vaardigheid en veelsydigheid as mense en diere kan beweeg, het robotika-navorsing diepgaande beïnvloed. Met die stigting van die RAI Instituut sit Raibert sy missie voort om die grense van wat moontlik is in robotika en KI te verskuif.
Die samewerking bou voort op 'n stewige fondament van vorige gesamentlike projekte, insluitend die "Reinforcement Learning Researcher Kit" vir die viervoetige robot Spot. Hierdie stel stel navorsers wêreldwyd in staat om versterkingsleeralgoritmes op die Spot-platform te ontwikkel en te toets. Die suksesvolle ontwikkeling en implementering van hierdie stel het getoon dat beide organisasies in staat is om effektief saam te werk en innoverende oplossings op die gebied van versterkingsleer vir robotika te ontwikkel.
Deur versterkingsleer toe te pas op Atlas, een van die wêreld se mees gevorderde en bekwame humanoïde robotte, verwag die vennote beduidende vooruitgang in die ontwikkeling van humanoïde vermoëns. Versterkingsleer bied die potensiaal om robotte op te lei om komplekse take te hanteer wat moeilik sou wees om met tradisionele programmeringsbenaderings te bereik. Dit stel robotte in staat om te leer, aan te pas en hul vermoëns voortdurend te verbeter deur interaksie met hul omgewing.
Boston Dynamics en die RAI Instituut het hulle daartoe verbind om gereelde opdaterings en demonstrasies van hul werk met Atlas te publiseer om vooruitgang in humanoïde robotika toeganklik te maak vir 'n breër publiek. Hierdie deursigtigheid is van kardinale belang om vertroue in robotika- en KI-navorsing te bou en die publiek se aanvaarding van hierdie tegnologieë te bevorder. Die beplande publikasies sal nie net die wetenskaplike gemeenskap inlig nie, maar ook die publiek inspireer met die fassinerende geleenthede en uitdagings van humanoïde robotika.
Gesamentlike navorsing en ontwikkeling in detail
Die samewerking tussen Boston Dynamics en die RAI Instituut is verdeel in verskeie kernareas van navorsing en ontwikkeling wat nou verwant is en mekaar aanvul:
Ontwikkeling van 'n gedeelde versterkingsleer-opleidingspyplyn vir Atlas
Die kern van die vennootskap is die ontwikkeling van 'n moderne versterkingsleer-opleidingspyplyn, spesifiek aangepas vir Atlas se behoeftes en vermoëns. Hierdie pyplyn sal die basis vorm vir die opleiding van dinamiese en veralgemeenbare gedrag vir mobiele manipulasie. Dit omvat alle stappe van die versterkingsleerproses, van die definisie van beloningsfunksies en die keuse van geskikte algoritmes, deur die ontwikkeling van simulasie-omgewings en data-insameling, tot die validering en oordrag van die aangeleerde gedrag na die werklike robot.
Die opleidingspyplyn sal modulêr wees om buigsaamheid en aanpasbaarheid by verskillende take en omgewings te verseker. Dit sal gevorderde versterkingsleertegnieke, soos diep versterkingsleer, modelgebaseerde versterkingsleer en multi-agent versterkingsleer, integreer om opleidingsdoeltreffendheid en robuustheid te maksimeer. 'n Spesifieke fokus sal wees op die ontwikkeling van beloningsfunksies wat Atlas in staat sal stel om komplekse take te leer sonder dat elke stap eksplisiet gedefinieer hoef te word. Hierdie beloningsfunksies sal die robot lei om doeltreffende, natuurlike en mensagtige bewegings en interaksies te ontwikkel.
Sim-tot-Real-oordrag: Die brug tussen die virtuele en werklike wêrelde
Soos voorheen genoem, is die oordrag van simulasie na die werklike wêreld een van die grootste uitdagings in versterkingsleer vir robotika. Die spanne sal intensief werk om die gaping tussen simulasies en die werklike wêreld te oorbrug en om te verseker dat die gedrag wat in simulasies opgelei is, suksesvol en betroubaar na die fisiese hardeware oorgedra kan word.
Dit vereis 'n veelvlakkige benadering wat beide die verbetering van simulasie-omgewings en die ontwikkeling van robuuste oordragmetodes insluit. Die simulasie-omgewings word voortdurend verbeter om die fisiese werklikheid meer akkuraat te weerspieël, insluitend die modellering van wrywing, kontak, traagheid en ander fisiese effekte. Terselfdertyd word tegnieke soos domeinrandomisering, stelselidentifikasie en aanpasbare beheer gebruik om die modelle wat in simulasies opgelei is, meer veerkragtig te maak teen die onsekerhede van die werklike wêreld. Die doel is om 'n naatlose oorgang van simulasie na werklikheid te skep, wat Atlas in staat stel om die vaardighede wat in die virtuele wêreld aangeleer is, toe te pas op werklike omgewings sonder beduidende prestasie-agteruitgang.
Fokus op sleutelvaardighede vir die toekoms van humanoïde robotika
Die vennootskap fokus op die ontwikkeling en verbetering van sleutelvermoëns wat noodsaaklik is vir die praktiese gebruik van humanoïde robotte in werklike omgewings:
Verbeterde lokomotiefmanipulasie: Hanteer voorwerpe terwyl jy beweeg
Atlas behoort voorwerpe en toestelle soos deure, skakelaars, hefbome, gereedskap en ander items te kan manipuleer terwyl hulle rondbeweeg. Hierdie vermoë is noodsaaklik vir 'n wye reeks toepassings, van industriële outomatisering en logistiek tot soek- en reddingsoperasies. Stel jou voor dat Atlas deur rowwe terrein navigeer terwyl hy gelyktydig puin opruim of gereedskap gebruik om 'n beskadigde struktuur te herstel.
Verbeterde loko-manipulasie vereis die ontwikkeling van algoritmes wat bewegingsbeplanning, grypbeplanning en kragbeheer intyds koördineer. Atlas moet sy bewegings en manipulasies kan aanpas by die vorm, grootte, gewig en tekstuur van die voorwerpe wat dit manipuleer. Verder moet dit onsekerhede in persepsie en die omgewing kan hanteer, en sy planne en bewegings dinamies aanpas. Die ontwikkeling van hierdie vermoëns sal Atlas 'n baie meer veelsydige en nuttige instrument vir 'n wye reeks toepassings maak.
Kontakstrategieë vir die hele liggaam: Komplekse bewegings en swaar laste
Die navorsers fokus op die ontwikkeling van gesofistikeerde heelliggaambewegings wat verder gaan as eenvoudige loop en gryp. Dit sluit in dinamiese hardloop, spring, klim, swaar voorwerpe optel en dra, en manipulasie in beperkte ruimtes. Hierdie vermoëns vereis noue koördinasie tussen arms, bene en torso, wat heelliggaamsinergie gebruik om komplekse take te verrig.
Dinamiese loop en spring stel Atlas in staat om vinnig en doeltreffend oor ongelyke terrein en oor hindernisse te beweeg. Klim vergroot sy reikwydte en bied toegang tot moeilik bereikbare areas. Die optel en dra van swaar voorwerpe maak dit 'n waardevolle hulpmiddel in logistiek en konstruksie. Manipulasie in beperkte ruimtes laat dit toe om gebruik te word in omgewings wat moeilik of gevaarlik is vir mense om toegang te verkry. Die ontwikkeling van kontakstrategieë vir die hele liggaam is 'n belangrike stap in die rigting van die verwesenliking van die volle potensiaal van die humanoïde vormfaktor en om Atlas 'n werklik rats en bekwame robot te maak.
Praktiese implementering en deurlopende vorderingmonitering
Die vennootskap tussen Boston Dynamics en die RAI Instituut plaas groot klem op 'n deursigtige en praktykgerigte implementering van hul navorsings- en ontwikkelingswerk:
Gereelde vorderingsverslae en demonstrasies
Boston Dynamics en die RAI Instituut het hulle daartoe verbind om periodiek vorderingsverslae te publiseer wat die nuutste ontwikkelinge en prestasies van hul samewerking dokumenteer. Hierdie verslae sal nie net geskrewe beskrywings van vordering insluit nie, maar ook illustratiewe demonstrasies met behulp van Atlas, wat die nuut verworwe vaardighede in aksie ten toon stel. Hierdie demonstrasies sal as video's en aanbiedings vrygestel word en beskikbaar gestel word aan die wetenskaplike gemeenskap en die algemene publiek.
Die gereelde opdaterings en demonstrasies dien verskeie doeleindes. Dit stel die wetenskaplike gemeenskap in staat om vooruitgang in humanoïde robotika dop te hou en mekaar te inspireer. Dit bevorder deursigtigheid en vertroue in robotika-navorsing en help om die publiek se aanvaarding van hierdie tegnologieë te verhoog. Verder bied dit Boston Dynamics en die RAI Instituut die geleentheid om terugvoer van die gemeenskap te ontvang en hul navorsingsrigting dienooreenkomstig aan te pas.
Ligging van samewerking: Massachusetts, VSA
Alle navorsings- en ontwikkelingswerk binne die vennootskap vind plaas in Massachusetts, waar beide organisasies se hoofkwartier is. Hierdie geografiese nabyheid bevorder noue samewerking en direkte uitruiling tussen die navorsingspanne. Die Boston Dynamics- en RAI Institute-spanne werk in gedeelde laboratoriums en benut die hulpbronne en infrastruktuur van beide organisasies. Hierdie noue integrasie van spanne en hulpbronne is 'n deurslaggewende faktor in die sukses van die vennootskap, wat die benutting van sinergieë en die doeltreffende bevordering van navorsing en ontwikkeling moontlik maak.
Atlas se verwagte nuwe vermoëns: 'n blik op die toekoms van humanoïde robotika
Deur die vennootskap tussen Boston Dynamics en die RAI Instituut word verwag dat die Atlas-robot 'n reeks baanbrekende nuwe vermoëns sal verkry wat dit 'n selfs meer veelsydige en nuttige instrument sal maak:
Verbeterde mobiliteit en manipulasie: Behendigheid en presisie in beweging
Dinamiese voortbeweging
Atlas sal in staat gestel word om selfs meer stabiel en glad oor ongelyke terrein, in komplekse omgewings en selfs in dinamiese scenario's te beweeg. Dit sluit in stap, spring, klim en die vermoë om intyds by verskillende oppervlaktes en toestande aan te pas. Dinamiese voortbeweging word moontlik gemaak deur gevorderde beheeralgoritmes en sensordata-fusie, wat Atlas in staat stel om sy balans te handhaaf, hindernisse te oorkom en sy bewegings by die spesifieke situasie aan te pas.
Volle liggaamsmanipulasie
Die robot sal gevorderde kontakstrategieë vir die hele liggaam implementeer om swaar voorwerpe presies en doeltreffend op te lig, te dra, te beweeg en te manipuleer. Dit vereis hoogs ontwikkelde koördinasie van arms, bene en torso om die gewig te stabiliseer, balans te handhaaf en die voorwerpe veilig te hanteer. Manipulasie van die hele liggaam sal Atlas in staat stel om take uit te voer wat voorheen vir mense gereserveer was, soos om swaar vragte in pakhuise, op konstruksieterreine of in rampgebiede te skuif.
Verbeterde omgewingsinteraksie: Intelligente interaksie met die wêreld
Objekmanipulasie
Atlas sal leer om 'n verskeidenheid voorwerpe en toestelle in sy omgewing te manipuleer, insluitend deure, skakelaars, hefbome, kleppe, gereedskap, houers en nog baie meer. Hierdie vermoë sal hom in staat stel om in menslike omgewings te werk en take uit te voer wat interaksie met bestaande infrastruktuur vereis. Voorwerpmanipulasie vereis gevorderde persepsievaardighede om voorwerpe op te spoor, te vind en te identifiseer, sowel as gesofistikeerde gryp- en manipulasiestrategieë om dit veilig en doeltreffend te hanteer.
Aanpasbaarheid by materiale en strukture
Die robot sal sy krag, spoed en bewegings outomaties en intelligent kan aanpas by verskillende materiale en strukture sonder om dit te beskadig of te vernietig. Dit is noodsaaklik vir veilige en betroubare interaksie in die werklike wêreld, waar robotte 'n wye verskeidenheid oppervlaktes, materiale en voorwerpe sal teëkom. Hierdie aanpasbaarheid word bereik deur die gebruik van krag- en wringkragsensors, tasbare sensors en gevorderde beheeralgoritmes, wat Atlas in staat stel om sy interaksies intyds te monitor en aan te pas.
Leervermoë en veralgemening: Die fondament vir toekomstige innovasies
Meer doeltreffende leer deur versterkingsleer:
Deur gevorderde versterkingsleertegnieke te gebruik, sal Atlas nuwe vaardighede aansienlik vinniger en doeltreffender as voorheen kan aanleer. Dit sluit in die ontwikkeling van algoritmes wat leer versnel en data verwerk
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.