Publikováno dne: 18. března 2025 / Aktualizace od: 18. března 2025 - Autor: Konrad Wolfenstein
Humanoidní kontrola vzoru: Naučit se vstávat s hostiteli-průlom pro roboty v každodenním životě: Humanoid-Standup.github.io
Více než vstávání: Hostitel připravuje cestu pro autonomní a všestranné humanoidní roboty
Od simulace k realitě: Jak hostitel humanoidní roboti učí samostatně výdělečně činné
Ve fascinujícím světě humanoidní robotiky, ve kterém stroje napodobují stále více lidských schopností, hraje ústřední roli zjevně jednoduchá, ale zásadně důležitá dovednost: vstávání. Je to samozřejmě záležitost pro nás lidi, hnutí v bezvědomí, které provádíme nespočetkrát denně. Ale pro humanoidního robota je vstávání komplexní výzvou, která vyžaduje interakci sofistikované kontroly, přesných senzorů a inteligentních algoritmů. Tato schopnost však není jen působivou demonstrací inženýrského umění, ale také nezbytným předpokladem pro humanoidní roboty nacházejí své místo v našem každodenním životě a mohou nás podporovat v různých oblastech odpovědnosti.
Vstávání z různých pozic je mnohem víc než jen pěkná další funkce. Je to základ pro autonomii a všestrannost humanoidních robotů. Představte si, že by vám robot měl pomoci v domácnosti, pomáhat v péči nebo pracovat v nebezpečném prostředí. Ve všech těchto scénářích má schopnost nastavit nezávisle z různých míst zásadní význam. Robot, který pracuje pouze v ideálních počátečních pozicích a zůstává bezmocný, když padá, je ve skutečném světě jednoduše nepoužitelný. Vývoj robustních a univerzálních strategií UP -to -UP je proto klíčovým krokem k přivedení humanoidních robotů z výzkumné laboratoře do skutečného světa.
Předchozí přístupy k vyřešení tohoto problému často dosáhly svých limitů. Mnoho z nich bylo založeno na pracně předprogramovaných pohybech, které fungovaly v kontrolovaném prostředí, ale rychle dosáhly svých limitů v nepředvídatelné realitě. Tyto tuhé systémy byly nepružné, nemohly se přizpůsobit změněným podmínkám a nešťastně selhaly, když robot přistál v neočekávané poloze nebo byl na nerovných površích. Jiné přístupy se spoléhají na komplexní simulační prostředí, jejichž výsledky byly často obtížné přenést na skutečné roboty. Skor od simulace do reality, tzv. „SIM-to-Real Transfer“, se ukázal jako klopýtavý blok mnoha slibných výzkumných přístupů.
V této souvislosti vstupuje inovativní rámec do fáze, který by mohl zásadně změnit způsob, jakým přemýšlíme o vstávání humanoidních robotů: hostitel, zkratka pro kontrolu humaniodů. Hostitel je více než jen jiná metoda; Je to posun paradigmatu. Vyvinuto konsorciem renomovaných univerzit v Asii , včetně Šanghajské Jiao Tong University, University of Hongkong, Zhejiang University a čínské univerzity v Hongkongu, hostitele přestává s tradičními přístupy a využívá zcela nový způsob, jak učit humanoidní roboty - způsobem, který je ohromně všestranně a realistický.
Vhodné pro:
Hostitel: Rámec, který se poučí z chyb
Jádro hostitelské inovace spočívá v používání výztužného učení (RL), metody strojového učení, která je inspirována způsobem, jakým se lidé a zvířata učí. Představte si, že učíte na kole. Nedávají mu podrobné pokyny pro každý pohyb svalů, ale jednoduše to zkuste. Pokud tam dítě spadne, opraví to jeho pohyby při dalším pokusu. Díky pokusům a chybám se dítě postupně učí ovládat kolo prostřednictvím pozitivní a negativní zpětné vazby. Posílení učení funguje podle podobného principu.
V případě hostitele je humanoidní robot umístěn do simulovaného prostředí a konfrontován s úkolem vstávat z různých pozic. Robot působí jako „agent“ v této oblasti. Provádí akce, v tomto případě pohyby jeho kloubů a jeho těla. Za každou kampaň obdrží „odměnu“ nebo „trest“, v závislosti na tom, jak úspěšný to bylo. Pokud vstane, obdrží pozitivní odměnu. Pokud padá nebo provádí nežádoucí pohyby, dostává negativní odměnu. Prostřednictvím nespočetných pokusů o získání zkušeností a optimalizace jejích strategií se robot postupně učí vyvíjet nejlepší možnou strategii stand -up.
Rozhodující rozdíl v předchozích přístupech založených na RL je ten, že se hostitel učí od nuly. Nebyly použity žádné předprogramované pohyby, žádné lidské demonstrace ani jiné předchozí znalosti. Robot začíná „prázdným listem“ a zcela nezávisle vyvíjí své strategie UP -to -date. Jedná se o zásadní pokrok, protože umožňuje systému najít řešení, která mohou jít daleko za hranice toho, s čím by mohli lidští inženýři přijít. Systém je navíc velmi přizpůsobivý, protože se nespoléhá na přísné předpoklady nebo lidskou zkreslení.
Kouzlo multi-kritické architektury
Dalším srdcem hostitelské inovace je multi-kritická architektura. Abychom to pochopili, musíme se stručně vypořádat s fungováním posilovacího učení. V typických systémech RL jsou dvě centrální komponenty: ovladač a kritik. Pohon je, tak řečeno, mozek robota, který vybírá akce, tj. Rozhodne, která pohyby by měly být provedeny. Kritik vyhodnocuje akce ovladače a dává mu zpětnou vazbu. Říká pohonu, zda jeho činy byly dobré nebo špatné a jak je lze vylepšit. V tradičních přístupech RL je obvykle pouze jeden kritik.
Hostitel se s touto úmluvou zlomí a místo toho se spoléhá na několik specializovaných kritiků. Představte si, že při vstávání jsou různé aspekty, které jsou důležité: držte rovnováhu, vezměte správné držení těla, koordinují klouby, ovládejte rotující impuls. Každý z těchto aspektů by mohl být vyhodnocen vlastním „odborníkem“. To je přesně to, co dělá multi-kritickou architekturu. Hostitel používá několik kritických sítí, z nichž každý se specializuje na určitý aspekt počátečního procesu. Jeden kritik by mohl například hodnotit zůstatek, další koordinaci kloubu a třetí strana rotačního impulsu.
Tato rozdělení na specializované kritiky se ukázalo jako nesmírně efektivní. Řeší problém, který se často vyskytuje v tradičních systémech RL: negativní rušení. Pokud se jediný kritik pokusí vyhodnotit všechny aspekty složitého úkolu současně, mohou se vyskytnout konflikty a zmatek. Různé cíle učení se mohou navzájem bránit a zpomalit proces učení nebo dokonce způsobit, že selže. Multi-kritická architektura obchází tento problém tím, že rozebírá učební úkol na menší, jasnější dílčí úkoly a pomocí specializovaného kritiky pro každý částečný úkol. Pohon poté dostává zpětnou vazbu od všech kritiků a učí se optimálně kombinovat různé aspekty vstávání.
Tato multi-kritická architektura je zvláště důležitá pro komplexní úkol vstávat. Vstávání vyžaduje celou řadu jemných motorických dovedností a přesnou kontrolu rotačního impulsu, aby se udržel rovnováhu a nespadl. Prostřednictvím specializovaných kritiků může hostitel konkrétně trénovat a optimalizovat tyto různé aspekty vstávání, což vede k výrazně lepšímu výsledku než konvenční přístupy s jediným kritikem. Ve svých studiích vědci ukázali, že multi-kritická architektura umožňuje významný skok ve výkonu a umožňuje hostiteli vyvinout strategie stand-up, které by byly nedostupné pomocí konvenčních metod.
Učení kurikula: Od jednoduchého po komplex
Dalším klíčem k úspěchu hostitele je školení založené na učebních osnovách. Tato metoda je založena na procesu učení člověka, ve kterém se postupně učíme složité dovednosti, počínaje jednoduchými základy a poté na nás pomalu. Přemýšlejte o příkladu cyklistiky. Než se dítě naučí řídit na dvou kolech, může se naučit udržovat rovnováhu na oběžném kole nebo jet s podpůrnými koly. Tato přípravná cvičení usnadňují proces učení a zajišťují rychlejší a úspěšnější pokrok.
Hostitel implementoval podobný princip. Robot není konfrontován s nejobtížnějším úkolem hned od začátku, a to, aby vstal na jakýkoli povrch z jakékoli polohy. Místo toho je vystaven rozloženým učebním osnovám, ve kterém se úkoly postupně stávají složitějšími. Školení začíná jednoduchými scénáři, například vstávání z ležící polohy na ploché podlaze. Jakmile robot tento úkol dobře zvládl, podmínky se postupně staly obtížnějšími. Existují nové počáteční pozice, jak vstát z sedící polohy nebo z ležení na zdi. Povrch se také liší, od úrovně půdy po mírně nerovnoměrné povrchy až po náročnější terén.
Toto školení založené na učebních osnovách má několik výhod. Na jedné straně umožňuje efektivnější zkoumání prostoru řešení. Robot se zpočátku zaměřuje na základní aspekty vstávání a učí se je ovládat v jednoduchých scénářích. Tím se zrychluje proces učení a robot dosahuje rychlejší úrovně výkonu. Na druhé straně kurikulum zlepšuje zobecnění modelu. Tím, že se postupně konfrontuje robota s rozmanitějšími a složitějšími úkoly, se učí přizpůsobovat se různým situacím a rozvíjet robustní strategie -na -, které fungují nejen v ideálech, ale také ve skutečném prostředí. Rozmanitost tréninkových podmínek je zásadní pro robustnost systému v reálném světě, kde jsou pravidlem nepředvídatelné povrchy a výchozí pozice a ne výjimkou.
Vhodné pro:
Realita prostřednictvím pohybových omezení
Dalším důležitým aspektem hostitele je zohlednění skutečné použitelnosti. Simulace jsou výkonným nástrojem pro školení robotů, ale skutečný svět je nerovnější a nepředvídatelnější. Aby bylo možné úspěšně zvládnout skok ze simulace do reality, hostitel implementuje dvě významná omezení pohybu, která zajišťují, že získané strategie mohou být také implementovány na skutečný hardware a nepoškozují robota.
Prvním omezením je regularizace hladkosti. Cílem je snížit oscilační pohyby. V simulacích mohou roboti provádět pohyby, která by byla ve skutečnosti problematická. Například by mohli udělat trhané, chvějící se pohyby, které by mohly být škodlivé pro fyzický hardware nebo by vedly k nestabilnímu chování. Regularizace plynulosti zajišťuje, že naučené pohyby jsou plynulejší a tekuté, což je pro hardware nejen jemnější, ale také vede k přirozenějšímu a stabilnějšímu stand-up chování.
Druhým omezením je implicitní limit rychlosti pohybu. To zabraňuje příliš rychlým nebo náhlým pohybům. Také zde simulace často představují idealizované podmínky, ve kterých by roboti mohli provádět pohyby s nerealisticky vysokými rychlostmi. Ve skutečném světě však takové náhlé pohyby mohou vést k poškození robota, například k přetížení motorů nebo poškození kloubů. Limit rychlosti pohybu zajišťuje, že se dozvěděné pohyby zůstávají ve fyzických limitch skutečného hardwaru a neohrožují robota.
Tato omezení pohybu jsou zásadní pro přenos Sim-to-Real. Zajišťují, aby strategie získané v simulaci fungovaly nejen teoreticky, ale také mohou být prakticky implementovány na skutečných robotech bez přetížení nebo poškození hardwaru. Jsou důležitým krokem k překlenutí propasti mezi simulací a realitou a přípravou humanoidních robotů pro použití ve skutečném světě.
Praktický test: hostitel na jednotce G1
Skutečným testem pro každou metodu kontroly robota je praktická implementace skutečného hardwaru. Za účelem prokázání výkonu hostitele vědci přenesli kontrolní strategie získané v simulaci na humanoidní robot Unitree G1. Nepravda G1 je pokročilá humanoidní platforma, která je charakterizována jeho obratností, robustností a realistickou konstrukcí. Je to ideální zkušební postel pro vyhodnocení dovedností hostitele v reálném světě.
Výsledky praktických testů byly působivé a potvrdily účinnost hostitelského přístupu. Robot Netree G1, ovládaný hostitelem, vykazoval pozoruhodné schopnosti dopadu z celé řady pozic. Dokázal úspěšně vstát z lživé pozice, z posezení, z kolen a dokonce z pozic, ve kterých se opíral o předměty nebo byl na nerovném povrchu. Přenos simulovaných dovedností do skutečného světa byl téměř hladký, což zdůrazňuje vysokou kvalitu přenosu sim-real z hostitele.
Obzvláště pozoruhodné je robustnost poruch, kterou prokázal Unitree G1 řízený hostitelem. V experimentálních testech byl robot konfrontován s vnějšími silami, například rány nebo údery. Byl konfrontován s překážkami, které ho zablokovaly. Bylo dokonce naloženo těžkými zatíženími (až 12 kg), aby se otestovala jeho stabilitu a kapacitu zatížení. Ve všech těchto situacích robot vykázal pozoruhodný odpor a byl schopen úspěšně nastavit, aniž by ztratil nebo svrhl rovnováhu.
V působivém demonstračním videu byla robustnost hostitele obzvláště jasná. Tam jste viděli, jak člověk narazil do robota Unitree G1 během počátečního procesu. Navzdory těmto masivním poruchám nemohl být robot odstraněn. Opravil své pohyby v reálném čase, přizpůsobil neočekávané účinky a nakonec vstal bezpečně a stabilní. Tato demonstrace působivě ilustruje praktickou použitelnost a spolehlivost hostitelského systému ve skutečném, nepředvídatelném prostředí.
Vhodné pro:
Studie ablace: Interakce složek
Za účelem přesněji prozkoumání důležitosti jednotlivých složek hostitelů provedli vědci rozsáhlé ablační studie. V těchto studiích byly jednotlivé prvky hostitelských rámců odstraněny nebo změněny, aby se analyzovala jejich vliv na celkový výkon. Výsledky těchto studií poskytly cenné poznatky o fungování hostitelů a potvrdily důležitost ústředních inovací.
Ústředním výsledkem ablačních studií bylo potvrzení rozhodující role multi-kritické architektury. Když vědci upravili systém takovým způsobem, že používal pouze jediného kritika, systém selhal žalostně. Už se nemohlo naučit úspěšná rizika a robot zůstal ve většině případů bezmocný. Tento výsledek zdůrazňuje ústřední význam multi-kritické architektury pro výkon hostitele a potvrzuje, že specializovaní kritici skutečně významně přispívají k úspěchu učení.
Školení založené na učebních osnovách se také ukázalo jako důležitý faktor úspěchu v ablačních studiích. Když vědci nahradili kurikulum náhodným tréninkem bez postupného nárůstu obtíží, výkon systému se zhoršil. Robot se naučil pomaleji, dosáhl nižší úrovně výkonu a byl méně robustní ve srovnání s různými výchozími pozicemi a substráty. To potvrzuje předpoklad, že školení založené na učebních osnovách zlepšuje účinnost procesu učení a zvyšuje zobecnění modelu.
Implementovaná omezení pohybu také významně přispěla k celkovému výstupu, zejména s ohledem na praktickou použitelnost. Když vědci odstranili regularizaci hladkosti a rychlostí pohybu, robot se v simulaci stále naučil, ale ve skutečnosti byli méně stabilní a vedli častěji klesat nebo vést k nežádoucím, trhaným pohybům. To ukazuje, že omezení pohybu mírně omezuje flexibilitu systému v simulaci, ale v reálném světě jsou nezbytná k zajištění robustního, bezpečného a hardwarového chování.
Hostitel: Springboard pro univerzální humanoidní roboty
Schopnost vstávat z různých pozic se může zdát na první pohled triviální, ale ve skutečnosti je základní kousek hádanky pro rozvoj opravdu všestranných a autonomních humanoidních robotů. Je to základ pro integraci do složitějších lokomočních a manipulačních systémů a otevírá řadu nových aplikací. Představte si, že robot může nejen vstát, ale také se hladce pohybovat mezi různými úkoly - vstát z pohovky, jít ke stolu, chytit předměty, vyhýbat se překážkám a vstát, když narazí. Tento typ bezproblémové interakce s prostředím, což je samozřejmě pro nás lidi, je cílem humanoidní robotiky a hostitele nám přibližuje rozhodující krok blíže k tomuto cíli.
Hostitel by mohl být v budoucnu použit s hostitelem v různých oblastech, ve kterých je jejich lidská forma a jejich schopnost interagovat s lidským prostředím výhodné. V ošetřovatelství by mohli podporovat starší nebo nemocné, pomoci jim vstát a posadit se, dost předmětů nebo pomáhat v domácnosti. V oblasti služeb by mohly být použity v hotelech, restauracích nebo obchodech k provozu zákazníků, přepravu zboží nebo poskytování informací. V nebezpečných prostředích, jako jsou pomoc při katastrofách nebo v průmyslových závodech, mohli přijímat úkoly, které jsou pro lidi příliš riskantní nebo příliš vyčerpávající.
Kromě toho je také nezbytná schopnost vstát. Pády jsou běžným problémem humanoidních robotů, zejména v nerovnoměrném nebo dynamickém prostředí. Robot, který nemůže vstávat samostatně po pádu, je v takových prostředích rychle bezmocný. Hostitel nabízí řešení zde, protože umožňuje robota znovu objevit z neočekávaných míst a pokračovat ve svém úkolu. To zvyšuje spolehlivost a bezpečnost humanoidních robotů a činí z nich robustnější a praktičtější nástroje.
Hostitel připravuje cestu pro novou generaci humanoidních robotů
Hostitel je více než jen další vývoj stávajících metod; Je to významný průlom při kontrole humanoidních robotů. Prostřednictvím inovativního využití posilovacího učení s multi-kritickou architekturou a školením na bázi kurikula překonává omezení předchozích přístupů a umožňuje robotům postavit se z pozoruhodné řady pozic a na široké škále povrchů. Úspěšný přenos ze simulace na reálného robota, demonstruje na UnitRe G1 a působivou robustnost pro poruchy zdůrazňuje obrovský potenciál této metody pro praktické aplikace.
Hostitel je důležitým krokem na cestě k humanoidním robotům, kteří nejen zapůsobí v laboratoři, ale mohou také nabídnout skutečnou přidanou hodnotu ve skutečném světě. Přibližuje nás to k vizi budoucnosti, ve které jsou humanoidní roboti hladce integrováni do našeho každodenního života, podporují nás v různých úkolech a zvyšují náš život pohodlnější, pohodlnější a efektivnější. S technologiemi, jako je hostitel, se kdysi futuristická myšlenka humanoidních robotů, které nás v našem každodenním životě doprovázejí, stává stále hmatatelnější realitou.
Vhodné pro:
Váš globální partner pro marketing a rozvoj podnikání
☑️ Naším obchodním jazykem je angličtina nebo němčina
☑️ NOVINKA: Korespondence ve vašem národním jazyce!
Konrad Wolfenstein
Rád vám a mému týmu posloužím jako osobní poradce.
Kontaktovat mě můžete vyplněním kontaktního formuláře nebo mi jednoduše zavolejte na číslo +49 89 89 674 804 (Mnichov) . Moje e-mailová adresa je: wolfenstein ∂ xpert.digital
Těším se na náš společný projekt.
