פורסם בתאריך: 18 במרץ, 2025 / עודכן בתאריך: 18 במרץ, 2025 – מחבר: Konrad Wolfenstein
שליטה בעמידה דמוית אדם: בעזרת HoST, דמויי אדם לומדים לעמוד – פריצת הדרך לרובוטים בחיי היומיום – תמונה: humanoid-standingup.github.io
יותר מסתם לקום: HoST סולל את הדרך לרובוטים אנושיים אוטונומיים ורב-תכליתיים
מסימולציה למציאות: כיצד HoST מלמד רובוטים אנושיים לעמוד באופן עצמאי
בעולם המרתק של הרובוטיקה ההומנואידית, שבו מכונות מחקות יותר ויותר יכולות אנושיות, מיומנות פשוטה לכאורה אך חשובה ביסודה ממלאת תפקיד מרכזי: עמידה. עבורנו, בני האדם, זוהי טבע שני, תנועה לא מודעת שאנו מבצעים אינספור פעמים בכל יום. אבל עבור רובוט הומנואידי, עמידה היא אתגר מורכב הדורש מערכות בקרה מתוחכמות, חיישנים מדויקים ואלגוריתמים חכמים. יכולת זו אינה רק הדגמה מרשימה של יכולת הנדסית, אלא גם תנאי הכרחי לרובוטים הומנואידיים למצוא את מקומם בחיי היומיום שלנו ולתמוך בנו במגוון רחב של משימות.
היכולת לעמוד מתנוחות שונות היא הרבה יותר מסתם תכונה נוספת נחמדה. זהו הבסיס לאוטונומיה ולרבגוניות של רובוטים דמויי אדם. דמיינו רובוט שעוזר לכם בבית, מסייע בטיפול או עובד בסביבות מסוכנות. בכל התרחישים הללו, היכולת לעמוד באופן עצמאי מתנוחות שונות היא קריטית. רובוט שמתפקד רק בתנוחות התחלה אידיאליות ונותר חסר אונים לאחר נפילה הוא פשוט חסר תועלת בעולם האמיתי. פיתוח אסטרטגיות עמידה חזקות ורב-תכליתיות הוא לכן צעד מפתח בהבאת רובוטים דמויי אדם ממעבדת המחקר לעולם האמיתי.
גישות קודמות לפתרון בעיה זו הגיעו לעתים קרובות לגבולותיהן. רבות מהן הסתמכו על רצפי תנועה מתוכנתים מראש בקפידה, אשר פעלו בסביבות מבוקרות, אך הגיעו במהירות לגבולותיהן במציאות בלתי צפויה. מערכות נוקשות אלו היו בלתי גמישות, לא יכלו להסתגל לתנאים משתנים, ונכשלו כישלון חרוץ כאשר הרובוט נחת במיקום לא צפוי או על קרקע לא אחידה. גישות אחרות השתמשו בסביבות סימולציה מורכבות, אך תוצאותיהן היו לעתים קרובות קשות להעברה לרובוטים אמיתיים. הקפיצה מסימולציה למציאות, מה שנקרא "העברה מסימולציה למציאות", התגלתה כאבן נגף עבור גישות מחקר מבטיחות רבות.
בהקשר זה, מתפתחת מסגרת חדשנית שיכולה לשנות באופן מהותי את האופן שבו אנו חושבים על רובוטים אנושיים בעמידה: HoST, קיצור של Humanoid Standing-up Control. HoST הוא יותר מסתם עוד שיטה; זהו שינוי פרדיגמה. HoST, שפותח על ידי קונסורציום של אוניברסיטאות ידועות באסיה , כולל אוניברסיטת שנגחאי ג'יאו טונג, אוניברסיטת הונג קונג, אוניברסיטת ג'ג'יאנג והאוניברסיטה הסינית של הונג קונג, שובר גישות מסורתיות ויוצר דרך חדשה לחלוטין להוראת רובוטים אנושיים בעמידה - בצורה מדהימה של רב-תכליתיות, חזקה ומציאות.
מתאים לכך:
HoST: מסגרת שלומדת מטעויות
ליבת החדשנות של HoST טמונה ביישום למידת חיזוקים (RL), שיטת למידת מכונה בהשראת האופן שבו בני אדם ובעלי חיים לומדים. דמיינו לעצמכם שאתם מלמדים ילד לרכוב על אופניים. אתם לא נותנים לו הוראות מפורטות לכל תנועת שריר; במקום זאת, אתם נותנים לו פשוט לנסות. אם הילד נופל, הוא מתקן את תנועותיו בניסיון הבא. באמצעות ניסוי וטעייה, באמצעות משוב חיובי ושלילי, הילד לומד בהדרגה לשלוט באופניים. למידת חיזוקים פועלת על פי עיקרון דומה.
בפרויקט HoST, רובוט דמוי אדם ממוקם בסביבה מדומה ומוטלת עליו המשימה לקום מתנוחות שונות. הרובוט פועל כ"סוכן" בתוך סביבה זו, ומבצע פעולות, במקרה זה, תנועות של מפרקיו וגופו. עבור כל פעולה הוא מקבל "גמול" או "עונש", בהתאם להצלחתו. עמידה מביאה לגמול חיובי, בעוד שנפילה או ביצוע תנועות לא רצויות מביאים לגמול שלילי. באמצעות אינספור ניסיונות, צבירת ניסיון ואופטימיזציה של אסטרטגיה, הרובוט לומד בהדרגה לפתח את אסטרטגיית העמידה הטובה ביותר האפשרית.
ההבדל המכריע מגישות קודמות המבוססות על RL הוא ש-HoST לומד מאפס. הוא אינו משתמש בנתיבי תנועה מתוכנתים מראש, אינו משתמש בהדגמות אנושיות או בידע קודם אחר. הרובוט מתחיל מדף חלק ומפתח את אסטרטגיות העמידה שלו באופן עצמאי לחלוטין. זוהי התקדמות מהותית משום שהיא מאפשרת למערכת למצוא פתרונות שעשויים לעלות בהרבה על מה שמהנדסים אנושיים יכלו להעלות על הדעת. יתר על כן, זה הופך את המערכת לניתנת להתאמה אישית ביותר, מכיוון שהיא אינה מסתמכת על הנחות נוקשות או הטיות אנושיות.
הקסם של אדריכלות רב-קריטית
אלמנט מפתח נוסף בחידוש HoST הוא הארכיטקטורה הרב-מבקרת. כדי להבין זאת, עלינו לבחון בקצרה כיצד פועלת למידת חיזוקים. במערכות RL טיפוסיות, ישנם שני מרכיבים מרכזיים: השחקן והמבקר. השחקן הוא, אם אפשר לומר כך, מוחו של הרובוט, הבוחר פעולות ומחליט אילו תנועות יש לבצע. המבקר מעריך את פעולות השחקן ומספק משוב. הוא אומר לשחקן האם פעולותיו היו טובות או רעות וכיצד ניתן לשפר אותן. בגישות RL מסורתיות, בדרך כלל יש רק מבקר אחד.
HoST שובר את המוסכמה הזו ובמקום זאת מסתמך על מספר רב של מבקרים מיוחדים. דמיינו שקימה כרוכה במספר היבטים חשובים: שמירה על שיווי משקל, נקיטת יציבה נכונה, תיאום המפרקים ושליטה בתנופה הסיבובית. כל אחד מההיבטים הללו יכול להיות מוערך על ידי "מומחה" משלו. זה בדיוק מה שעושה הארכיטקטורה הרב-מבחינתית. HoST משתמש ברשתות מרובות מבקרים, שכל אחת מתמחה בהיבט ספציפי של תהליך העמידה. לדוגמה, מבקר אחד יכול להעריך שיווי משקל, אחר תיאום מפרקים ושלישי תנע סיבובי.
חלוקה זו למבקרים ייעודיים הוכחה כיעילה ביותר. היא פותרת בעיה שמתעוררת לעתים קרובות במערכות ניהול למידה מסורתיות: הפרעה שלילית. כאשר מבקר יחיד מנסה להעריך את כל ההיבטים של משימה מורכבת בו זמנית, עלולים להיווצר קונפליקטים ובלבול. יעדי הלמידה השונים עלולים להפריע זה לזה, להאט או אפילו לגרום לכישלון תהליך הלמידה. הארכיטקטורה הרב-ממדית עוקפת בעיה זו על ידי פירוק משימת הלמידה לתת-משימות קטנות יותר וניתנות לניהול יותר, והקצאת מבקר ייעודי לכל תת-משימה. לאחר מכן, הגורם מקבל משוב מכל המבקרים ולומד לשלב בצורה אופטימלית את ההיבטים השונים של הקימה.
ארכיטקטורת רב-קריטית זו רלוונטית במיוחד למשימה המורכבת של עמידה. עמידה דורשת מגוון מיומנויות מוטוריות עדינות ושליטה מדויקת במומנטום הסיבובי כדי לשמור על שיווי משקל ולהימנע מנפילה. באמצעות הקריטריונים הייעודיים שלה, HoST יכולה לאמן ולמטב באופן ספציפי את ההיבטים השונים הללו של עמידה, מה שמוביל לתוצאות טובות משמעותית בהשוואה לגישות קונבנציונליות המשתמשות בקריטריון יחיד. החוקרים הוכיחו במחקריהם כי הארכיטקטורה הרב-קריטית מאפשרת שיפור משמעותי בביצועים ומאפשרת ל-HoST לפתח אסטרטגיות עמידה שלא היו ניתנות להשגה בשיטות קונבנציונליות.
למידה בתכנית לימודים: מהפשוט למורכב
מפתח נוסף להצלחת HoST הוא הכשרה מבוססת תוכנית לימודים. שיטה זו מבוססת על תהליך הלמידה האנושי, שבו אנו רוכשים מיומנויות מורכבות צעד אחר צעד, החל מיסודות פשוטים ולאחר מכן מתקדמים בהדרגה למשימות קשות יותר. חשבו שוב על הדוגמה של רכיבה על אופניים. לפני שילד לומד לרכוב על שני גלגלים, הוא עשוי ללמוד תחילה לאזן על אופני איזון או להשתמש בגלגלי עזר. תרגילי הכנה אלה מקלים על תהליך הלמידה המאוחר יותר ומבטיחים התקדמות מהירה ומוצלחת יותר.
HoST מיישם עיקרון דומה. הרובוט אינו מתמודד עם המשימה הקשה ביותר מלכתחילה - כלומר, עמידה מכל תנוחה על כל משטח. במקום זאת, הוא עובר תוכנית לימודים מדורגת שבה המשימות הופכות בהדרגה למורכבות יותר. האימון מתחיל בתרחישים פשוטים, כגון עמידה משכיבה על רצפה שטוחה. לאחר שהרובוט שולט במשימה זו, התנאים הופכים למאתגרים יותר ויותר. מתווספות עמדות התחלה חדשות, כגון עמידה מישיבה או משכיבה והישענות על קיר. גם המשטח מגוון, מרצפה שטוחה ועד משטחים מעט לא אחידים ולבסוף לשטח תובעני יותר.
אימון מבוסס תוכנית לימודים זה מציע מספר יתרונות. ראשית, הוא מאפשר חקירה יעילה יותר של מרחב הפתרונות. הרובוט מתמקד בתחילה בהיבטים הבסיסיים של עמידה ולומד לשלוט בהם בתרחישים פשוטים. זה מאיץ את תהליך הלמידה, ומאפשר לרובוט להגיע לרמת ביצועים טובה מהר יותר. שנית, תוכנית הלימודים משפרת את הכללת המודל. על ידי חשיפה הדרגתית של הרובוט למשימות מגוונות ומורכבות יותר, הוא לומד להסתגל למצבים שונים ולפתח אסטרטגיות עמידה חזקות שפועלות לא רק בסביבות אידיאליות אלא גם בסביבות אמיתיות. מגוון תנאי האימון הוא קריטי לחוסנה של המערכת בעולם האמיתי, שבו משטחים ועמדות התחלה בלתי צפויות הם הכלל, לא היוצא מן הכלל.
מתאים לכך:
ריאליזם באמצעות הגבלות תנועה
היבט חשוב נוסף של HoST הוא התחשבות ביישומים בעולם האמיתי. בעוד שסימולציות הן כלי רב עוצמה לאימון רובוטים, העולם האמיתי מורכב ובלתי צפוי הרבה יותר. כדי לגשר בהצלחה על הפער בין סימולציה למציאות, HoST מיישם שני אילוצי תנועה חיוניים המבטיחים שניתן ליישם את האסטרטגיות הנלמדות על חומרה אמיתית מבלי לפגוע ברובוט.
האילוץ הראשון הוא רגולריזציה חלקה. מטרתו להפחית תנועות תנודתיות. בסימולציות, רובוטים יכולים לבצע תנועות שהיו בעייתיות במציאות. לדוגמה, הם עשויים לבצע תנועות קופצניות ורועדות שעלולות לפגוע בחומרה הפיזית או להוביל להתנהגות לא יציבה. רגולריזציה חלקה מבטיחה שהתנועות הנלמדות יהיו חלקות וזורמות יותר, מה שלא רק עדין יותר לחומרה אלא גם מביא להתנהגות עמידה טבעית ויציבה יותר.
המגבלה השנייה היא מגבלת המהירות המרומזת. זה מונע תנועות מהירות או פתאומיות יתר על המידה. שוב, סימולציות מייצגות לעתים קרובות תנאים אידיאליים שבהם רובוטים יכולים לבצע תנועות במהירויות גבוהות באופן לא מציאותי. בעולם האמיתי, לעומת זאת, תנועות פתאומיות כאלה עלולות לפגוע ברובוט, למשל, על ידי עומס יתר על המנועים או פגיעה במפרקים. מגבלת המהירות מבטיחה שהתנועות הנלמדות יישארו בגבולות הפיזיים של החומרה האמיתית ולא יסכנו את הרובוט.
מגבלות תנועה אלו הן קריטיות להעברת הסימולציה למציאות. הן מבטיחות שהאסטרטגיות שנלמדו בסימולציה לא רק יעבדו בתיאוריה, אלא גם יוכלו להיות מיושמות באופן מעשי על רובוטים אמיתיים מבלי להעמיס יתר על המידה או לפגוע בחומרה. הן צעד חשוב בגישור הפער בין הסימולציה למציאות ובהכנת רובוטים דמויי אדם לשימוש בעולם האמיתי.
המבחן המעשי: HoST על גבי Unitree G1
המבחן האמיתי של כל שיטת בקרת רובוט הוא יישומה המעשי על חומרה אמיתית. כדי להדגים את יכולות HoST, החוקרים העבירו את אסטרטגיות הבקרה שנלמדו בסימולציה לרובוט ההומנואידי Unitree G1. ה-Unitree G1 הוא פלטפורמה הומנואידית מתקדמת המאופיינת בזריזות, בחוסן ובעיצוב ריאליסטי. זהו משטח ניסוי אידיאלי להערכת יכולות HoST בעולם האמיתי.
תוצאות הניסויים המעשיים היו מרשימות ואישרו את יעילותה של גישת HoST. הרובוט Unitree G1, הנשלט על ידי HoST, הפגין יכולות עמידה יוצאות דופן ממגוון רחב של תנוחות. הוא קם בהצלחה משכיבה, ישיבה, כריעה ואפילו מתנוחות בהן נשען על חפצים או על קרקע לא אחידה. העברת היכולות המדומה לעולם האמיתי הייתה כמעט חלקה, מה שמדגיש את האיכות הגבוהה של ההעברה מסימולציה למציאות של HoST.
ראוי לציון מיוחד העמידות בפני הפרעות שהדגים הרובוט Unitree G1 הנשלט על ידי HoST. בניסויים ניסיוניים, הרובוט נחשף לכוחות חיצוניים, כגון מכות ופגיעות. הוא נתקל במכשולים שחסמו את יכולתו לעמוד. הוא אף הועמס במטענים כבדים (עד 12 ק"ג) כדי לבחון את יציבותו ואת כושר נשיאת העומס שלו. בכל המצבים הללו, הרובוט הפגין עמידות יוצאת דופן והצליח ליישר את עצמו מבלי לאבד את שיווי משקלו או ליפול.
סרטון הדגמה מרשים המחיש בבירור את חוסנו של מערכת HoST. הוא הראה אדם דוחף ובועט ברובוט Unitree G1 כשהוא קם. למרות ההפרעות המשמעותיות הללו, הרובוט נותר ללא הפרעה. הוא תיקן את תנועותיו בזמן אמת, הסתגל לפגיעות בלתי צפויות, ובסופו של דבר עמד בבטחה וביציבות. הדגמה זו ממחישה באופן מרשים את היישום המעשי והאמינות של מערכת HoST בסביבות בלתי צפויות בעולם האמיתי.
מתאים לכך:
מחקרי אבלציה: יחסי הגומלין בין המרכיבים
כדי לבחון מקרוב את חשיבותם של הרכיבים השונים של HoST, החוקרים ערכו מחקרי אבלציה נרחבים. במחקרים אלה, אלמנטים בודדים ממסגרת HoST הוסרו או שונו כדי לנתח את השפעתם על הביצועים הכוללים. תוצאות המחקרים הללו סיפקו תובנות חשובות לגבי הפונקציונליות של HoST ואישרו את חשיבות החידושים המרכזיים שלה.
ממצא מרכזי של מחקרי האבלציה היה אישור התפקיד המכריע של הארכיטקטורה הרב-מקריטית. כאשר החוקרים שינו את המערכת לשימוש ברובוט יחיד, המערכת נכשלה כישלון חרוץ. היא לא הייתה מסוגלת עוד ללמוד דפוסי עמידה מוצלחים, והרובוט נותר שוכב בחוסר אונים ברוב המקרים. תוצאה זו מדגישה את החשיבות המרכזית של הארכיטקטורה הרב-מקריטית לביצועי HoST ומאשרת כי הרובוטים המיוחדים אכן תורמים תרומה משמעותית להצלחת הלמידה.
אימון מבוסס תוכנית לימודים הוכח גם הוא כגורם מפתח להצלחה במחקרי אבלציה. כאשר החוקרים החליפו את תוכנית הלימודים באימון אקראי ללא עלייה הדרגתית ברמת הקושי, ביצועי המערכת הידרדרו משמעותית. הרובוט למד לאט יותר, השיג רמת ביצועים נמוכה יותר, והיה פחות עמיד בפני עמדות התחלה ומשטחים שונים. עובדה זו מאשרת את ההנחה שאימון מבוסס תוכנית לימודים משפר את יעילות תהליך הלמידה ומגביר את הכללת המודל.
אילוצי התנועה המיושמים תרמו משמעותית גם הם לביצועים הכוללים, במיוחד בכל הנוגע ליישום המעשי. כאשר החוקרים הסירו את רגולציה חלקה ואת מגבלת מהירות התנועה, הרובוט עדיין למד אסטרטגיות התאוששות בסימולציה, אך אלו היו פחות יציבות במציאות ובתדירות גבוהה יותר הביאו לנפילות או תנועות לא רצויות וקופצניות. זה מדגים שבעוד אילוצי תנועה מגבילים מעט את גמישות המערכת בסימולציה, הם חיוניים בעולם האמיתי כדי להבטיח התנהגות חזקה, בטוחה וידידותית לחומרה.
HoST: קרש קפיצה לרובוטים דמויי אדם רב-תכליתיים
היכולת לעמוד מתנוחות שונות אולי נראית טריוויאלית במבט ראשון, אך למעשה היא חלק בסיסי בפאזל לפיתוח רובוטים אנושיים רב-תכליתיים ואוטונומיים באמת. היא מהווה את הבסיס לשילוב במערכות תנועה ומניפולציה מורכבות יותר ופותחת שפע של אפשרויות יישום חדשות. דמיינו רובוט שיכול לא רק לעמוד, אלא גם לנוע בצורה חלקה בין משימות שונות - לקום מהספה, ללכת לשולחן, לתפוס חפצים, להימנע ממכשולים ולקום בחזרה אם הוא מועד. סוג זה של אינטראקציה חלקה עם הסביבה, שהיא טבע שני לנו בני האדם, היא המטרה של הרובוטיקה ההומנואידית, ו-HoST מקרב אותנו צעד מכריע להשגתה.
בעזרת HoST, רובוטים דמויי אדם יוכלו לשמש בעתיד במגוון תחומים שבהם צורתם האנושית ויכולתם לתקשר עם הסביבה האנושית יהיו יתרונות. בטיפול, הם יוכלו לתמוך באנשים קשישים או חולים, לעזור להם לקום ולשבת, למסור להם חפצים או לסייע במשימות ביתיות. במגזר השירותים, ניתן להשתמש בהם בבתי מלון, מסעדות או חנויות כדי לשרת לקוחות, להעביר סחורות או לספק מידע. בסביבות מסוכנות, כגון סיוע באסונות או במפעלים תעשייתיים, הם יוכלו לקחת על עצמם משימות מסוכנות או מאומצות מדי עבור בני אדם.
יתר על כן, היכולת לקום חיונית להתאוששות מנפילה. נפילות הן בעיה נפוצה עבור רובוטים אנושיים, במיוחד בסביבות לא אחידות או דינמיות. רובוט שאינו יכול לקום בכוחות עצמו לאחר נפילה הופך במהירות לחסר אונים בסביבות כאלה. HoST מציעה פתרון כאן, שכן היא מאפשרת לרובוט לתקן את עצמו אפילו מתנוחות בלתי צפויות ולהמשיך במשימתו. זה מגביר את האמינות והבטיחות של רובוטים אנושיים, מה שהופך אותם לכלי חזקים ומעשיים יותר.
HoST סוללת את הדרך לדור חדש של רובוטים דמויי אדם
HoST הוא יותר מסתם אבולוציה של שיטות קיימות; הוא מייצג פריצת דרך משמעותית בבקרה על רובוטים דמויי אדם. באמצעות שימוש חדשני בלמידת חיזוקים עם ארכיטקטורה רב-קריטית והדרכה מבוססת תוכנית לימודים, הוא מתגבר על המגבלות של גישות קודמות, ומאפשר לרובוטים לעמוד ממגוון ניכר של עמדות ועל משטחים מגוונים. המעבר המוצלח מסימולציה לרובוטים אמיתיים, שהודגם ב-Unitree G1, ועמידותו המרשימה בפני הפרעות מדגישים את הפוטנציאל העצום של שיטה זו ליישומים מעשיים.
HoST הוא צעד חשוב לקראת רובוטים דמויי אדם אשר לא רק מרשימים במעבדה אלא גם יכולים להציע ערך מוסף אמיתי בעולם האמיתי. הוא מקרב אותנו לחזון של עתיד שבו רובוטים דמויי אדם ישתלבו בצורה חלקה בחיי היומיום שלנו, יתמכו בנו במגוון משימות והופכים את חיינו לבטוחים, נוחים ויעילים יותר. בעזרת טכנולוגיות כמו HoST, הרעיון העתידני של רובוטים דמויי אדם המלווים אותנו בחיי היומיום שלנו הופך מוחשי יותר ויותר.
מתאים לכך:
השותף הגלובלי שלך לשיווק ופיתוח עסקי
☑️ השפה העסקית שלנו היא אנגלית או גרמנית
☑️ חדש: התכתבויות בשפה הלאומית שלך!
Konrad Wolfenstein
אני שמח להיות זמין לך ולצוות שלי כיועץ אישי.
אתה יכול ליצור איתי קשר על ידי מילוי טופס יצירת הקשר או פשוט להתקשר אליי בטלפון +49 89 674 804 (מינכן) . כתובת הדוא"ל שלי היא: וולפנשטיין ∂ xpert.digital
אני מצפה לפרויקט המשותף שלנו.
