Avaldatud: 18. märtsil 2025 / Uuendus: 18. märts 2025 - autor: Konrad Wolfenstein
Humanoidide seistes kontroll: õppimine võõrustajatega üles tõusma-läbimurre robotite jaoks igapäevases elupildis: humanoid-standup.github.io
Rohkem kui lihtsalt üles tõusmine: host sillutab teed autonoomsete ja mitmekülgsete humanoidrobotite jaoks
Simulatsioonist reaalsuseni: kuidas host humanoidrobotid õpetavad iseenesest töötavaid
Humanoidse robootika põnevas maailmas, kus masinad jäljendavad üha rohkem inimlikke võimeid, on näiliselt lihtne, kuid põhimõtteliselt oluline oskus keskne roll: üles tõusmine. See on meie inimeste jaoks muidugi küsimus, alateadlik liikumine, mida teeme iga päev lugematu arv kordi. Kuid humanoidroboti jaoks on üles tõusmine keeruline väljakutse, mis nõuab keeruka kontrolli, täpsete andurite ja intelligentsete algoritmide interaktsiooni. Kuid see võime pole mitte ainult insenerikunsti muljetavaldav demonstratsioon, vaid ka humanoidrobotite oluline eeltingimus leiab oma koha meie igapäevaelus ja võib meid toetada erinevates vastutusalades.
Erinevatest positsioonidest üles tõusmine on palju enamat kui lihtsalt kena lisafunktsioon. See on humanoidrobotite autonoomia ja mitmekülgsuse alus. Kujutage ette, et robot peaks teid aitama majapidamises, abistama hooldamisel või tööl ohtlikus keskkonnas. Kõigi nende stsenaariumide korral on ülioluline võime erinevatest asukohtadest sõltumatult üles seada. Robot, mis töötab ainult ideaalses stardipositsioonis ja jääb languse ajal abituks, on reaalses maailmas lihtsalt kasutamiskõlbmatu. Seetõttu on vastupidavate ja mitmekülgsete strateegiate väljatöötamine peamine samm humanoidrobotite viimiseks uurimislaborist reaalsesse maailma.
Varasemad lähenemisviisid selle probleemi lahendamiseks jõudsid sageli oma piirideni. Paljud põhinesid töörikkalt eelprogrammeeritud liikumistel, mis töötasid kontrollitud keskkonnas, kuid jõudsid kiiresti oma piiridesse ettearvamatus reaalsuses. Need jäigad süsteemid olid paindumatud, ei suutnud muutunud tingimustega kohaneda ja ebaõnnestunult ebaõnnestuda, kui robot maandus ootamatu asendisse või oli ebaühtlastel pindadel. Muud lähenemisviisid tuginevad keerulisele simulatsioonikeskkonnale, mille tulemusi oli sageli keeruline reaalsetele robotitele üle kanda. Hüpe simulatsioonist reaalsuseni, nn SIM-Reali ülekandmine, osutus paljude paljulubavate uurimismeetodite komistusklotiks.
Selles kontekstis astub etappi uuenduslik raamistik, mis võiks põhimõtteliselt muuta seda, kuidas me mõtleme humanoidrobotite tõusmisele: host, lühike humanoidse seismise kontrolli jaoks. Host on midagi enamat kui lihtsalt teine meetod; See on paradigma nihe. Välja töötatud Aasia tuntud ülikoolide konsortsiumi , sealhulgas Shanghai Jiao Tongi ülikool, Hongkongi ülikool, Zhejiangi ülikool ja Hong Kongi Hiina ülikool, võõrustamispausid traditsiooniliste lähenemisviisidega ja võtab täiesti uue viisi, et õpetada humanoidseid roboteid - viisil, mis on hämmastavalt mitmemaade ja realistlik.
Sobib selleks:
Host: raamistik, mis õpib vigadest
Võõrustaja innovatsiooni tuum seisneb tugevdusõppe (RL) kasutamises, mis on masinõppe meetod, mis on inspireeritud inimeste ja loomade õppimisest. Kujutage ette, et õpetate lapserattasõitu. Nad ei anna talle üksikasjalikke juhiseid iga lihaste liikumise kohta, vaid lasevad sellel lihtsalt proovida. Kui laps sinna kukub, parandab see tema liikumisi järgmisel katsel. Katse ja vigade kaudu õpib laps järk -järgult jalgratta positiivse ja negatiivse tagasiside kaudu. Armatuurõpe toimib sarnase põhimõtte järgi.
Peremehe puhul paigutatakse humanoidrobot simuleeritud keskkonda ja seisab silmitsi ülesandega tõusta erinevatest positsioonidest. Robot toimib selles valdkonnas “agendina”. See teostab toiminguid, sel juhul tema liigeste ja keha liikumisi. Iga kampaania jaoks saab ta “tasu” või “karistuse”, sõltuvalt sellest, kui edukas see oli. Kui ta tõuseb, saab ta positiivse tasu. Kui see langeb või teeb soovimatuid liikumisi, saab ta negatiivse tasu. Lugematute katsete omandada kogemusi ja oma strateegiate optimeerimist, õpib robot järk -järgult välja töötama parima võimaliku seisukoha strateegia.
Varasemate RL-põhiste lähenemisviiside otsustav erinevus on see, et host õpib nullist. Eelprogrammeeritud liikumisi, inimlikke meeleavaldusi ega muid varasemaid teadmisi ei kasutata. Robot algab tühja lehega ja arendab oma strateegiaid täiesti iseseisvalt. See on põhimõtteline edusammud, kuna see võimaldab süsteemil leida lahendusi, mis võivad ületada palju sellest, mida iniminsenerid oleksid võinud välja mõelda. Lisaks muudab süsteem selle äärmiselt kohandatavaks, kuna see ei sõltu jäikadest eeldustest ega inimese eelarvamustest.
Mitmekriitilise arhitektuuri võlu
Veel üks võõrustajate innovatsiooni süda on mitmekriitiline arhitektuur. Selle mõistmiseks peame lühidalt tegelema tugevdusõppe toimimisega. Tüüpilistes RL -süsteemides on kaks keskset komponenti: ajam ja kriitik. Täiturmehhanism on nii -öelda roboti aju, mis valib toimingud, st otsustab, milliseid liigutusi tuleks läbi viia. Kriitik hindab täitemehhanismi tegevust ja annab talle tagasisidet. Ta ütleb ajamile, kas tema teod olid head või halvad ja kuidas neid parandada. Traditsioonilistes RL -i lähenemistes on tavaliselt ainult üks kriitik.
Host murrab selle konventsiooniga ja tugineb selle asemel mitmele spetsialiseerunud kriitikule. Kujutage ette, et oluliseks tõustes on erinevad aspektid: hoidke tasakaalu, võtke õige poos, koordineerige liigeseid, kontrollige pöörlevat impulssi. Kõiki neid aspekte saab hinnata tema enda eksperdi abil. See teeb täpselt mitmekriitiline arhitektuur. Host kasutab mitmeid kriitikute võrku, millest igaüks on spetsialiseerunud stardiprotsessi teatud aspektile. Üks kriitik võiks näiteks hinnata tasakaalu, teisel ühist koordineerimist ja kolmandat osa isikut pöörleva impulsi suhtes.
See jagunemine spetsialiseerunud kriitikuteks on osutunud äärmiselt tõhusaks. See lahendab probleemi, mis sageli toimub traditsioonilistes RL -süsteemides: negatiivne häired. Kui üksik kriitik üritab samal ajal hinnata keeruka ülesande kõiki aspekte, võivad tekkida konfliktid ja segadus. Erinevad õpieesmärgid võivad üksteist takistada ja õppimisprotsessi aeglustada või isegi ebaõnnestuda. Mitmekriitiline arhitektuur möödub sellest probleemist, laskudes õppimisülesande väiksemateks, selgemateks alamsabadeks ja kasutades iga osalise ülesande jaoks spetsialiseeritud kriitikut. Seejärel saab ajam kõigilt kriitikutelt tagasisidet ja õpib üles tõusmise erinevaid aspekte optimaalselt ühendama.
See mitmekriitiline arhitektuur on eriti asjakohane üles tõusmise keeruka ülesande jaoks. Üles tõusmine nõuab tasakaalu hoidmiseks ja mitte alla kukkumiseks mitmesuguseid peenmotoorikaid ja pöörleva impulsi täpset kontrolli. Spetsialiseeritud kriitikute kaudu saab host konkreetselt treenida ja optimeerida neid tõusemise erinevaid aspekte, mis viib oluliselt paremate tulemusteni kui tavalised lähenemisviisid ühe kriitikuga. Teadlased on oma uuringutes näidanud, et multikriitiline arhitektuur võimaldab märkimisväärset hüpet jõudluses ja võimaldab hostidel välja töötada stand-up-strateegiad, mis poleks tavapäraste meetodite abil kättesaamatud.
Õppekava õppimine: lihtsast kuni kompleksi
Veel üks võõrustaja edu võti on õppekavapõhine koolitus. See meetod põhineb inimese õppimisprotsessil, milles õpime järk -järgult keerulisi oskusi, alustades lihtsatest põhitõdedest ja töötame siis aeglaselt meiega. Mõelge jalgrattasõidu näitele. Enne kui laps õpib kahel rattal sõitma, võib see õppida oma tasakaalu hoidma tiiviku peal või sõitma tugirattadega. Need ettevalmistavad harjutused muudavad hilisema õppeprotsessi lihtsamaks ning tagavad kiirema ja eduka arengu.
Host rakendas sarnast põhimõtet. Robot ei seisa silmitsi kõige raskema ülesandega kohe algusest peale, nimelt tõusta mis tahes pinnale mis tahes positsioonilt. Selle asemel allutatakse sellele astmeline õppekava, milles ülesanded muutuvad järk -järgult keerukamaks. Treening algab lihtsate stsenaariumidega, näiteks tõustes tasasel korrusel asuvast asendist. Niipea kui robot on selle ülesande hästi õppinud, muutuvad tingimused järk -järgult keerukamaks. Seal on uued stardipositsioonid, kuidas istuda istuvast asendist või seinale lamamisest. Pind on samuti varieerunud, alates tasapinnast kuni pisut ebaühtlase pinnani kuni nõudlikuma maastikuni.
Sellel õppekavapõhisel koolitusel on mitmeid eeliseid. Ühelt poolt võimaldab see lahendusruumi tõhusamalt uurida. Robot keskendub algselt üles tõusmise põhiaspektidele ja õpib neid lihtsate stsenaariumide korral valdama. See kiirendab õppeprotsessi ja robot saavutab hea jõudluse kiiremini. Teisest küljest parandab õppekava mudeli üldistamist. Järk -järgult silmitsi robotitega mitmekesisemate ja keerukamate ülesannetega, õpib ta kohanema erinevate olukordadega ja arendama tugevaid strateegiaid, mis töötavad mitte ainult ideaalides, vaid ka reaalses keskkonnas. Treeningtingimuste mitmekesisus on reaalse maailma tugevuse jaoks ülioluline, kus reeglina on ettearvamatu pinnad ja lähteasendid, mitte erand.
Sobib selleks:
Reaalsus liikumispiirangute kaudu
Veel üks hosti oluline aspekt on tegeliku rakendatavuse arvessevõtmine. Simulatsioonid on robotite treenimiseks võimas tööriist, kuid reaalne maailm on ebavõrdne keerulisem ja ettearvamatu. Hüppe edukaks valdamiseks simulatsioonist reaalsuseni rakendab host kaks olulist liikumispiirangut, mis tagab, et õpitud strateegiaid saab rakendada ka reaalses riistvaras ja ei kahjusta robotit.
Esimene piirang on sujuvuse reguleerimine. Selle eesmärk on vähendada võnkuvaid liikumisi. Simulatsioonides saavad robotid läbi viia liigutusi, mis oleksid tegelikkuses problemaatilised. Näiteks võiksid nad teha tõmblevaid, värisevaid liigutusi, mis võivad olla füüsilise riistvara kahjulikud või põhjustaksid ebastabiilset käitumist. Sujuvuse reguleerimine tagab, et õpitud liigutused on sujuvamad ja sujuvamad, mis pole mitte ainult riistvara leebem, vaid viib ka loomulikuma ja stabiilsema stand-up-käitumiseni.
Teine piirang on kaudne liikumiskiiruse piir. See hoiab ära liiga kiired või järsud liikumised. Ka siin esindavad simulatsioonid idealiseeritud tingimusi, kus robotid saaksid teha ebareaalselt suure kiirusega liikumisi. Päris maailmas võivad sellised järsud liikumised põhjustada roboti kahjustusi, näiteks mootorite ülekoormamiseks või liigeste kahjustusteks. Liikumiskiiruse piir tagab, et õpitud liikumised jäävad reaalse riistvara füüsilistesse piiridesse ega ohusta robotit.
Need liikumispiirangud on SIM-reaalse ülekande jaoks üliolulised. Nad tagavad, et simulatsioonis õpitud strateegiad ei tööta mitte ainult teoreetiliselt, vaid neid saab praktiliselt rakendada ka tõelistel robotitel ilma riistvara ülekoormamata või kahjustamata. Need on oluline samm simulatsiooni ja reaalsuse vahelise lõhe ületamiseks ning humanoidrobotite ettevalmistamiseks reaalses maailmas kasutamiseks.
Praktiline test: Unitree G1 host
Iga roboti juhtimismeetodi tegelik test on tegeliku riistvara praktiline rakendamine. Peremehe tulemuslikkuse demonstreerimiseks andsid teadlased simulatsioonis õpitud juhtimisstrateegiad Unitree G1 humanoidrobotile. Untree G1 on arenenud humanoidplatvorm, mida iseloomustab selle paindlikkus, vastupidavus ja realistlik konstruktsioon. See on ideaalne proovivoodi, et hinnata peremehe oskusi reaalses maailmas.
Praktiliste testide tulemused olid muljetavaldavad ja kinnitasid peremeesorganismi lähenemisviisi tõhusust. Untree G1 robot, mida kontrollis peremees, näitas märkimisväärset löögivõimalusi mitmesugustest positsioonidest. Ta suutis edukalt tõusta lamavast asendist, istuvast asendist, põlvedest ja isegi positsioonidest, kus ta kaldus esemete vastu või oli ebaühtlasel pinnal. Simuleeritud oskuste ülekandmine reaalsesse maailma oli peaaegu sujuv, mis rõhutab SIM-i-reaalse ülekande kõrget kvaliteeti hostiks.
Eriti tähelepanuväärne on häirete vastupidavus, mida peremeesorganismi kontrollitud Unitree G1 näitas. Eksperimentaalsetes testides seisis robot silmitsi väliste jõududega, näiteks muhke või löökidega. Ta seisis silmitsi takistustega, mis blokeerisid ta üles. Selle stabiilsuse ja koormuse kandevõime testimiseks oli see isegi laaditud raskete koormustega (kuni 12 kg). Kõigis neis olukordades näitas robot märkimisväärset vastupanu ja suutis edukalt seadistada, kaotamata või kukutamata.
Muljetavaldavas demonstratsioonivideos sai peremehe vastupidavus eriti selgeks. Seal võis näha, kuidas inimene põrkas algprotsessi ajal Unitree G1 robotisse. Vaatamata nendele massiivsetele häiretele ei saanud robotit eemaldada. Ta parandas oma liikumisi reaalajas, kohandas ootamatuid efekte ning tõusis lõpuks turvaliselt ja stabiilsena. See demonstratsioon illustreerib muljetavaldavalt hostisüsteemi praktilist rakendatavust ja usaldusväärsust reaalses, ettearvamatus keskkonnas.
Sobib selleks:
Ablatsiooniuuringud: komponentide koostoime
Hostide üksikute komponentide olulisuse uurimiseks viisid teadlased läbi ulatuslikke ablatsiooniuuringuid. Nendes uuringutes eemaldati või muudeti peremeesraamistike üksikud elemendid, et analüüsida nende mõju üldisele jõudlusele. Nende uuringute tulemused andsid väärtuslikku teavet peremeeste toimimisest ja kinnitasid kesksete uuenduste olulisust.
Ablatsiooniuuringute keskne tulemus oli mitmekriitiline arhitektuuri otsustav roll. Kui teadlased muutsid süsteemi nii, et ta kasutas ainult ühte kriitikut, ebaõnnestus süsteem haletsusväärselt. See ei suutnud enam edukaid riske õppida ja robot jäi enamikul juhtudel abituks. See tulemus rõhutab multikriitilise arhitektuuri keskset tähtsust hosti esinemisel ja kinnitab, et spetsialiseeritud kriitikud annavad tegelikult olulise panuse õppimise edu saavutamisse.
Samuti osutus õppekavapõhine koolitus ablatsiooniuuringute oluliseks eduteguriks. Kui teadlased asendasid õppekava juhusliku treeninguga ilma raskuste järkjärgulise suurenemiseta, halvenes süsteemi jõudlus. Robot õppis aeglasemalt, jõudis madalama jõudluse tasemeni ja oli erinevate stardipositsioonide ja substraatidega võrreldes vähem vastupidav. See kinnitab eeldust, et õppekavapõhine koolitus parandab õppeprotsessi tõhusust ja suurendab mudeli üldistamist.
Rakendatud liikumispiirangud aitasid märkimisväärselt kaasa ka kogutoodangule, eriti praktilise rakendatavuse osas. Kui teadlased eemaldasid sujuvuse reguleerimise ja liikumiskiiruse piiri, õppis robot ikkagi simulatsioonis, kuid tegelikult olid need vähem stabiilsed ja viisid sagedamini kukkuma või viisid ebasoovitavate, tõmblevate liikumisteni. See näitab, et liikumise piirangud piiravad pisut süsteemi paindlikkust simulatsioonis, kuid on reaalses maailmas hädavajalikud, et tagada kindel, ohutu ja riistvara -sõbralik käitumine.
Host: mitmekülgsete humanoidrobotite hüppelaud
Võimalus erinevatest positsioonidest üles tõusta võib esmapilgul tunduda triviaalne, kuid see on tegelikult põhimõtteline mõistatuse tükk tõeliselt mitmekülgsete ja autonoomsete humanoidrobotite arendamiseks. See on aluseks keerukamatesse liikumiste ja manipuleerimissüsteemide integreerimiseks ning avab mitmesuguseid uusi rakendusi. Kujutage ette, et robot ei saa mitte ainult tõusta, vaid liikuda ka sujuvalt erinevate ülesannete vahel - tõuse diivanist, minge laua taha, haarake objektid, vältige takistusi ja tõuseb üles, kui ta komistab. Seda tüüpi sujuv suhtlus keskkonnaga, mis on meie inimeste jaoks muidugi küsimus, on humanoidrobootika ja peremehe eesmärk meile otsustav samm sellele eesmärgile lähemale.
Võõrustajat võiks tulevikus kasutada erinevates valdkondades, kus nende inimlik vorm ja võime suhelda inimkeskkonnaga. Õenduses võiksid nad toetada vanemaid või haigeid inimesi, aidata neil püsti tõusta ja istuda, piisavalt esemeid või aidata majapidamises. Teeninduspiirkonnas võiks neid kasutada hotellides, restoranides või poodides klientide käitamiseks, kaupade transportimiseks või teabe edastamiseks. Ohtlikes keskkondades, näiteks katastroofiabi või tööstusjaamades, võiksid nad võtta ülesandeid, mis on inimeste jaoks liiga riskantsed või liiga kurnavad.
Lisaks on kangekaelseks tootmiseks hädavajalik võime tõusta. Kukkumised on humanoidrobotite tavaline probleem, eriti ebaühtlases või dünaamilises keskkonnas. Robot, mis pärast kukkumist iseseisvalt üles ei tõuse, on sellises keskkonnas kiiresti abitu. Host pakub siin lahendust, kuna see võimaldab robotil uuesti ilmuda ootamatutest kohtadest ja jätkata oma ülesannet. See suurendab humanoidrobotite usaldusväärsust ja turvalisust ning muudab need kindlamaks ja praktilisemaks tööriistadeks.
Võõrustaja sillutab teed uue põlvkonna humanoidrobotite jaoks
Host on midagi enamat kui lihtsalt olemasolevate meetodite edasine arendamine; See on märkimisväärne läbimurre humanoidrobotite kontrollimisel. Mitmekriitilise arhitektuuri ja õppekavapõhiste koolitustega tugevdusõppe uuendusliku kasutamise kaudu ületab see varasemate lähenemisviiside piirangud ja võimaldab robotitel tõusta silmapaistvast positsioonist ja mitmesugustest pindadest. Edukas üleviimine simulatsioonilt tõelisele robotile näitab Unitre G1 ja muljetavaldavat vastupidavust häirete vastu rõhutab selle meetodi tohutut potentsiaali praktiliste rakenduste jaoks.
Host on oluline samm teel humanoidrobotitele, mis mitte ainult laboris muljet avaldavad, vaid võib pakkuda ka reaalses maailmas reaalset lisaväärtust. See lähendab meid tuleviku visioonile, kus humanoidrobotid on sujuvalt integreeritud meie igapäevaellu, toetab meid erinevates ülesannetes ja muudab meie elu mugavamaks, mugavamaks ja tõhusamaks. Selliste tehnoloogiate nagu host, muutub meie igapäevaelus kaasas olevate humanoidrobotite kord futuristlik idee üha käegakatsutavamaks.
Sobib selleks:
Teie ülemaailmne turundus- ja äriarenduspartner
☑️ Meie ärikeel on inglise või sakslane
☑️ Uus: kirjavahetus teie riigikeeles!
Konrad Wolfenstein
Mul on hea meel, et olete teile ja minu meeskonnale isikliku konsultandina kättesaadav.
Võite minuga ühendust võtta, täites siin kontaktvormi või helistage mulle lihtsalt telefonil +49 89 674 804 (München) . Minu e -posti aadress on: Wolfenstein ∂ xpert.digital
Ootan meie ühist projekti.
