Publié le: 18 mars 2025 / mise à jour de: 18 mars 2025 - Auteur: Konrad Wolfenstein
Contrôle debout humanoïde: apprendre à se lever avec les hôtes - la percée pour les robots dans la vie quotidienne-image: humanoid-standup.github.io
Plus que simplement se lever: l'hôte ouvre la voie à des robots humanoïdes autonomes et polyvalents
De la simulation à la réalité: comment l'hôte des robots humanoïdes enseigne l'auto-emploi
Dans le monde fascinant de la robotique humanoïde, dans laquelle les machines imitent de plus en plus de capacités humaines, une compétence apparemment simple mais fondamentalement importante consiste à jouer un rôle central: se lever. C'est une question bien sûr pour nous, les humains, un mouvement inconscient que nous réalisons d'innombrables fois par jour. Mais pour un robot humanoïde, se lever est un défi complexe qui nécessite l'interaction d'un contrôle sophistiqué, de capteurs précis et d'algorithmes intelligents. Cependant, cette capacité n'est pas seulement une démonstration impressionnante de l'art d'ingénierie, mais aussi une condition préalable essentielle pour les robots humanoïdes trouvera leur place dans notre vie quotidienne et peut nous soutenir dans une variété de domaines de responsabilité.
Se lever de positions différentes est bien plus qu'une belle fonction supplémentaire. C'est le fondement de l'autonomie et de la polyvalence des robots humanoïdes. Imaginez qu'un robot devrait vous aider dans le ménage, aider aux soins ou travailler dans des environnements dangereux. Dans tous ces scénarios, la capacité de s'installer indépendamment de différents endroits est d'une importance cruciale. Un robot qui ne fonctionne que dans des positions de départ idéaux et reste impuissante en chute est tout simplement inutilisable dans le monde réel. Le développement de stratégies robustes et polyvalentes à UP est donc une étape clé pour amener les robots humanoïdes du laboratoire de recherche dans le monde réel.
Les approches précédentes pour résoudre ce problème ont souvent atteint leurs limites. Beaucoup étaient basés sur des mouvements laborieusement préprogrammés qui fonctionnaient dans des environnements contrôlés, mais ont rapidement atteint leurs limites dans la réalité imprévisible. Ces systèmes rigides étaient inflexibles, ne pouvaient pas s'adapter à des conditions modifiées et échouer misérablement lorsque le robot a atterri dans une position inattendue ou était sur des surfaces inégales. D'autres approches reposent sur des environnements de simulation complexes, dont les résultats étaient souvent difficiles à transférer vers de vrais robots. Le saut de la simulation à la réalité, le soi-disant «transfert de sim-à-réel», s'est avéré être l'achoppementant de nombreuses approches de recherche prometteuses.
Dans ce contexte, un cadre innovant entre dans le stade qui pourrait fondamentalement changer notre façon de penser les robots humanoïdes: hôte, abréviation du contrôle debout humanoïde. L'hôte est plus qu'une simple méthode; C'est un changement de paradigme. Développé par un consortium d'universités renommées en Asie , notamment l'Université Shanghai Jiao Tong, l'Université de Hong Kong, l'Université du Zhejiang et l'Université chinoise de Hong Kong, l'hôte se brise avec les approches traditionnelles et prend une manière complètement nouvelle pour enseigner les robots humanoïdes - d'une manière qui est étonnamment polyvalente, robuste et réaliste.
Convient à:
Hôte: un cadre qui apprend des erreurs
Le cœur de l'innovation de l'hôte réside dans l'utilisation de l'apprentissage par renforcement (RL), une méthode d'apprentissage automatique qui s'inspire de la façon dont les gens et les animaux apprennent. Imaginez que vous enseignez un enfant à faire du vélo. Ils ne lui donnent pas des instructions détaillées pour chaque mouvement musculaire, mais laissez simplement l'essayer. Si l'enfant y tombe, il corrige ses mouvements lors de la prochaine tentative. Par la tentative et les erreurs, l'enfant apprend progressivement à maîtriser le vélo grâce à des commentaires positifs et négatifs. L'apprentissage du renforcement fonctionne selon un principe similaire.
Dans le cas de l'hôte, un robot humanoïde est placé dans un environnement simulé et confronté à la tâche de se lever de différentes positions. Le robot agit comme un «agent» dans ce domaine. Il effectue des actions, dans ce cas, les mouvements de ses articulations et de son corps. Pour chaque campagne, il reçoit une «récompense» ou une «punition», selon son succès. S'il se lève, il reçoit une récompense positive. S'il tombe ou fait des mouvements indésirables, il reçoit une récompense négative. Grâce à d'innombrables tentatives pour acquérir de l'expérience et l'optimisation de ses stratégies, le robot apprend progressivement à développer la meilleure stratégie de stand-up possible.
La différence décisive des approches basées sur RL précédentes est que l'hôte apprend de zéro. Aucun mouvement pré-programmé, aucune démonstration humaine ou d'autres connaissances antérieures n'est utilisé. Le robot commence par une «feuille vide» et développe complètement ses stratégies à dates complètement indépendantes. Il s'agit d'un progrès fondamental, car il permet au système de trouver des solutions qui peuvent aller bien au-delà de ce que les ingénieurs humains auraient pu trouver. De plus, le système le rend extrêmement adaptable car il ne s'appuie pas sur des hypothèses rigides ou un biais humain.
La magie de l'architecture multi-critique
Un autre cœur de l'innovation hôte est l'architecture multi-critique. Pour comprendre cela, nous devons gérer brièvement le fonctionnement de l'apprentissage du renforcement. Il existe deux composants centraux dans les systèmes RL typiques: l'actionneur et le critique. L'actionneur est, pour ainsi dire, le cerveau du robot qui sélectionne les actions, c'est-à-dire décider quels mouvements doivent être effectués. Le critique évalue les actions de l'actionneur et lui donne des commentaires. Il dit à l'actionneur si ses actions étaient bonnes ou mauvaises et comment elles peuvent être améliorées. Dans les approches traditionnelles de RL, il n'y a généralement qu'un seul critique.
L'hôte rompt avec cette convention et s'appuie plutôt sur plusieurs critiques spécialisés. Imaginez qu'il existe différents aspects lorsque vous vous levez qui sont importants: maintenez l'équilibre, prenez la bonne posture, coordonnez les joints, contrôlez l'impulsion rotative. Chacun de ces aspects pourrait être évalué par son propre «expert». C'est exactement ce qui fait l'architecture multi-critique. L'hôte utilise plusieurs réseaux de critiques, chacun spécialisé dans un certain aspect du processus de départ. Un critique pourrait, par exemple, évaluer l'équilibre, une autre de la coordination conjointe et un tiers à l'impulsion rotative.
Cette division en critiques spécialisées s'est avérée extrêmement efficace. Il résout un problème qui se produit souvent dans les systèmes RL traditionnels: l'interférence négative. Si un seul critique essaie d'évaluer tous les aspects d'une tâche complexe en même temps, des conflits et une confusion peuvent se produire. Les différents objectifs d'apprentissage peuvent se gêner mutuellement et ralentir le processus d'apprentissage ou même le faire échouer. L'architecture multi-critique contourne ce problème en démontant la tâche d'apprentissage en sous-tâches plus petites et plus claires et en utilisant un critique spécialisé pour chaque tâche partielle. L'actionneur reçoit ensuite des commentaires de tous les critiques et apprend à combiner de manière optimale les différents aspects de la hausse.
Cette architecture multi-critique est particulièrement pertinente pour la tâche complexe de se lever. Se lever nécessite une variété de moteurs fines et un contrôle précis de l'impulsion rotative afin de maintenir l'équilibre et de ne pas tomber. Grâce aux critiques spécialisés, l'hôte peut spécifiquement former et optimiser ces différents aspects de la hausse, ce qui conduit à des résultats nettement meilleurs que les approches conventionnelles avec un seul critique. Dans leurs études, les chercheurs ont montré que l'architecture multi-critique permet un saut significatif de la performance et de l'hôte a permis de développer des stratégies de stand-up qui seraient inaccessibles en utilisant des méthodes conventionnelles.
Apprentissage du curriculum: du simple au complexe
Une autre clé du succès de l'hôte est la formation basée sur le programme d'études. Cette méthode est basée sur le processus d'apprentissage humain, dans lequel nous apprenons progressivement des compétences complexes, en commençant par des bases simples, puis en travaillant lentement à nous. Pensez à l'exemple du vélo. Avant qu'un enfant n'apprenne à conduire sur deux roues, il peut apprendre à garder votre équilibre sur une roue ou à conduire avec des vélos de soutien. Ces exercices préparatoires facilitent le processus d'apprentissage ultérieur et assurent des progrès plus rapides et plus réussis.
L'hôte a mis en œuvre un principe similaire. Le robot n'est pas confronté à la tâche la plus difficile dès le début, à savoir se lever sur n'importe quelle surface de n'importe quelle position. Au lieu de cela, il est soumis à un programme échelonné dans lequel les tâches deviennent progressivement plus complexes. La formation commence par des scénarios simples, par exemple en se levant d'une position couchée sur le plancher plat. Dès que le robot a bien maîtrisé cette tâche, les conditions deviennent progressivement plus difficiles. Il y a de nouvelles positions de départ sur la façon de se lever d'une position assise ou de coucher sur un mur. La surface est également variée, du sol de niveau aux surfaces légèrement inégales à un terrain plus exigeant.
Cette formation basée sur cette programmation présente plusieurs avantages. D'une part, il permet une exploration plus efficace de l'espace de solution. Le robot se concentre initialement sur les aspects de base de la montée et apprend à les maîtriser dans des scénarios simples. Cela accélère le processus d'apprentissage et le robot atteint un bon niveau de performances plus rapidement. D'un autre côté, le programme d'études améliore la généralisation du modèle. En confrontant progressivement le robot à des tâches plus variées et complexes, il apprend à s'adapter à différentes situations et à développer des stratégies robustes à Up qui fonctionnent non seulement dans les idéaux mais aussi dans des environnements réels. La variété des conditions de formation est cruciale pour la robustesse du système dans le monde réel, où les surfaces imprévisibles et les positions de départ sont la règle et non l'exception.
Convient à:
Réalité à travers des restrictions de mouvement
Un autre aspect important de l'hôte est de prendre en compte l'applicabilité réelle. Les simulations sont un outil puissant pour la formation des robots, mais le monde réel est inégal plus complexe et imprévisible. Afin de maîtriser avec succès le saut de la simulation à la réalité, l'hôte met en œuvre deux restrictions importantes sur le mouvement qui garantissent que les stratégies apprises peuvent également être implémentées sur un matériel réel et n'endommagent pas le robot.
La première restriction est la régularisation de la douceur. Cela vise à réduire les mouvements oscillants. Dans les simulations, les robots peuvent effectuer des mouvements qui seraient problématiques en réalité. Par exemple, ils pourraient faire des mouvements saccadés et tremblants qui pourraient être nocifs pour le matériel physique ou conduire à un comportement instable. La régularisation de la douceur garantit que les mouvements appris sont plus lisses et fluides, ce qui est non seulement plus doux pour le matériel, mais conduit également à un comportement debout plus naturel et stable.
La deuxième restriction est la limite de vitesse de déplacement implicite. Cela empêche les mouvements trop rapides ou brusques. Ici aussi, les simulations représentent souvent des conditions idéalisées dans lesquelles les robots pouvaient effectuer des mouvements à des vitesses irréalistes. Dans le monde réel, cependant, de tels mouvements brusques peuvent entraîner des dommages au robot, par exemple pour surcharger les moteurs ou les dommages aux articulations. La limite de vitesse de déplacement garantit que les mouvements appris restent dans les limites physiques du matériel réel et ne mettent pas en danger le robot.
Ces restrictions sur le mouvement sont cruciales pour le transfert SIM à réel. Ils garantissent que les stratégies apprises dans la simulation fonctionnent non seulement théoriquement, mais peuvent également être pratiquement implémentées sur de vrais robots sans surcharger ni endommager le matériel. Ils sont une étape importante pour combler l'écart entre la simulation et la réalité et préparer des robots humanoïdes à utiliser dans le monde réel.
Le test pratique: hôte sur l'unité G1
Le véritable test pour chaque méthode de contrôle des robots est l'implémentation pratique sur le matériel réel. Afin de démontrer les performances de l'hôte, les chercheurs ont transféré les stratégies de contrôle apprises dans la simulation du robot humanoïde de l'unité G1. L'Untree G1 est une plate-forme humanoïde avancée qui se caractérise par son agilité, sa robustesse et sa construction réaliste. C'est un banc d'essai idéal pour évaluer les compétences de l'hôte dans le monde réel.
Les résultats des tests pratiques ont été impressionnants et ont confirmé l'efficacité de l'approche de l'hôte. Le robot Untree G1, contrôlé par l'hôte, a montré des capacités d'impact remarquables d'une grande variété de positions. Il a réussi à se lever avec succès d'une position couchée, d'une position assise, des genoux et même des positions dans lesquelles il s'appuyait contre des objets ou était sur la surface inégale. La transmission des compétences simulées dans le monde réel était presque fluide, ce qui souligne la haute qualité du transfert sim-à-réel de l'hôte.
La robustesse des troubles est particulièrement remarquable que l'unité G1 contrôlée par l'hôte. Dans les tests expérimentaux, le robot a été confronté à des forces externes, par exemple par des bosses ou des coups. Il a été confronté à des obstacles qui bloquaient le sien. Il était même chargé de charges lourdes (jusqu'à 12 kg) pour tester sa stabilité et sa capacité porteuse de charge. Dans toutes ces situations, le robot a montré une résistance remarquable et a pu s'installer avec succès sans perdre ni renverser l'équilibre.
Dans une vidéo de démonstration impressionnante, la robustesse de l'hôte est devenue particulièrement claire. Là, vous pouviez voir comment une personne s'est heurtée au robot Uniree G1 pendant le processus de départ. Malgré ces troubles massifs, le robot n'a pas pu être supprimé. Il a corrigé ses mouvements en temps réel, a adapté les effets inattendus et s'est finalement levé en toute sécurité et stable. Cette démonstration illustre de manière impressionnante l'applicabilité et la fiabilité pratique du système hôte dans des environnements réels et imprévisibles.
Convient à:
Études d'ablation: l'interaction des composants
Afin d'examiner plus précisément l'importance des composantes individuelles des hôtes, les chercheurs ont effectué de vastes études d'ablation. Dans ces études, les éléments individuels des cadres hôtes ont été supprimés ou modifiés afin d'analyser leur influence sur les performances globales. Les résultats de ces études ont fourni des informations précieuses sur le fonctionnement des hôtes et confirmé l'importance des innovations centrales.
Un résultat central des études d'ablation confirmait le rôle décisif de l'architecture multi-critique. Lorsque les chercheurs ont modifié le système de telle manière qu'il n'a utilisé qu'un seul critique, le système a échoué pitoyablement. Il n'était plus en mesure d'apprendre des risques réussis et le robot est resté impuissant dans la plupart des cas. Ce résultat souligne l'importance centrale de l'architecture multi-critique pour les performances de l'hôte et confirme que les critiques spécialisés apportent en fait une contribution significative à la réussite de l'apprentissage.
La formation basée sur les programmes s'est également avérée être un facteur de réussite important dans les études d'ablation. Lorsque les chercheurs ont remplacé le programme par une formation aléatoire sans augmentation progressive de difficulté, les performances du système se sont détériorées. Le robot a appris plus lentement, a atteint un niveau de performance inférieur et était moins robuste par rapport à diverses positions de départ et substrats. Cela confirme l'hypothèse que la formation basée sur le programme d'études améliore l'efficacité du processus d'apprentissage et augmente la généralisation du modèle.
Les restrictions de mouvement mises en œuvre ont également contribué de manière significative à la production totale, en particulier en ce qui concerne l'applicabilité pratique. Lorsque les chercheurs ont supprimé la régularisation de la douceur et la limite de vitesse de déplacement, le robot a toujours appris dans la simulation, mais en réalité, ils étaient moins stables et ont conduit plus souvent à tomber ou à conduire à des mouvements indésirables et saccadés. Cela montre que les restrictions sur le mouvement restreignent légèrement la flexibilité du système dans la simulation, mais sont essentielles dans le monde réel pour assurer un comportement robuste, sûr et matériel.
Hôte: un tremplin pour les robots humanoïdes polyvalents
La capacité de se lever de différentes positions peut sembler triviale à première vue, mais est en fait une pièce fondamentale de puzzle pour le développement de robots humanoïdes vraiment polyvalents et autonomes. C'est la base de l'intégration dans des systèmes de locomotion et de manipulation plus complexes et ouvre une variété de nouvelles applications. Imaginez qu'un robot peut non seulement se lever, mais aussi se déplacer de manière transparente entre différentes tâches - se lever du canapé, aller à la table, saisir des objets, éviter les obstacles et se lever quand il trébuche. Ce type d'interaction transparente avec l'environnement, qui est bien sûr pour nous, les humains, est l'objectif de la robotique humanoïde et de l'hôte nous rapproche un pas décisif de cet objectif.
L'hôte pourrait être utilisé avec l'hôte à l'avenir dans une variété de domaines dans lesquels leur forme humaine et leur capacité à interagir avec l'environnement humain sont avantageuses. En soins infirmiers, ils pourraient soutenir des personnes âgées ou malades, les aider à se lever et à s'asseoir, suffisamment d'objets ou aider dans le ménage. Dans la zone de service, ils pourraient être utilisés dans des hôtels, des restaurants ou des magasins pour exploiter des clients, transporter des produits ou fournir des informations. Dans des environnements dangereux, tels que les secours en cas de catastrophe ou dans les usines industrielles, ils pourraient assumer des tâches trop risquées ou trop épuisantes pour les gens.
De plus, la capacité de se lever est également essentielle pour la production obstinée. Les chutes sont un problème courant avec les robots humanoïdes, en particulier dans les environnements inégaux ou dynamiques. Un robot qui ne peut pas se lever indépendamment après une chute est rapidement impuissant dans de tels environnements. L'hôte propose une solution ici car il permet au robot de réapparaître à partir d'emplacements inattendus et de continuer sa tâche. Cela augmente la fiabilité et la sécurité des robots humanoïdes et les rend plus robustes et plus pratiques.
L'hôte ouvre la voie à une nouvelle génération de robots humanoïdes
L'hôte est plus qu'un simple développement des méthodes existantes; Il s'agit d'une percée importante dans le contrôle des robots humanoïdes. Grâce à l'utilisation innovante de l'apprentissage du renforcement avec une formation en architecture multi-critique et une formation basée sur les programmes, il surmonte les restrictions des approches précédentes et permet aux robots de se lever d'une variété remarquable de positions et sur une grande variété de surfaces. Le transfert réussi de la simulation au vrai robot, démontre sur l'unité G1, et une robustesse impressionnante aux troubles soulignent l'énorme potentiel de cette méthode pour les applications pratiques.
L'hôte est une étape importante sur le chemin des robots humanoïdes qui non seulement impressionnent dans le laboratoire, mais peuvent également offrir une valeur ajoutée réelle dans le monde réel. Cela nous rapproche de la vision d'un avenir dans lequel les robots humanoïdes sont intégrés de manière transparente dans notre vie quotidienne, nous soutiennent dans diverses tâches et rendent notre vie plus confortable, plus confortable et efficace. Avec des technologies comme Host, l'idée autrefois futuriste des robots humanoïdes qui nous accompagnent dans notre vie quotidienne devient de plus en plus de réalité tangible.
Convient à:
Votre partenaire mondial de marketing et de développement commercial
☑️ Notre langue commerciale est l'anglais ou l'allemand
☑️ NOUVEAU : Correspondance dans votre langue nationale !
Konrad Wolfenstein
Je serais heureux de vous servir, vous et mon équipe, en tant que conseiller personnel.
Vous pouvez me contacter en remplissant le formulaire de contact ou simplement m'appeler au +49 89 89 674 804 (Munich) . Mon adresse e-mail est : wolfenstein ∂ xpert.digital
J'attends avec impatience notre projet commun.
