Megjelent: 2025. március 18. / Frissítve: 2025. március 18. – Szerző: Konrad Wolfenstein
Humanoid állóképesség-vezérlés: A HoST segítségével a humanoidok megtanulnak felállni – Áttörés a robotok számára a mindennapi életben – Kép: humanoid-standingup.github.io
Több mint felkelni: A HoST utat nyit az autonóm és sokoldalú humanoid robotok előtt
A szimulációtól a valóságig: Hogyan tanítja meg a HoST a humanoid robotokat önállóan felállni
A humanoid robotika lenyűgöző világában, ahol a gépek egyre inkább utánozzák az emberi képességeket, egy látszólag egyszerű, mégis alapvetően fontos készség játszik központi szerepet: a felállás. Számunkra, emberek számára ez a második természetünk, egy tudattalan mozdulat, amelyet nap mint nap számtalanszor végrehajtunk. De egy humanoid robot számára a felállás összetett kihívás, amely kifinomult vezérlőrendszereket, precíz érzékelőket és intelligens algoritmusokat igényel. Ez a képesség nemcsak a mérnöki képességek lenyűgöző bizonyítéka, hanem elengedhetetlen előfeltétele annak is, hogy a humanoid robotok megtalálják a helyüket a mindennapi életünkben, és sokféle feladatban támogassanak minket.
Az a képesség, hogy különböző pozíciókból fel tudjunk állni, sokkal több, mint egy kellemes extra funkció. Ez a humanoid robotok autonómiájának és sokoldalúságának alapja. Képzeljünk el egy robotot, amely segít nekünk a ház körüli teendőkben, a gondozásban, vagy veszélyes környezetben dolgozik. Mindezen forgatókönyvekben kulcsfontosságú a különböző pozíciókból való önálló felállás képessége. Egy olyan robot, amely csak ideális kiindulópozíciókban működik, és esés után tehetetlen marad, egyszerűen haszontalan a való világban. A robusztus és sokoldalú felállási stratégiák kidolgozása ezért kulcsfontosságú lépés a humanoid robotok kutatólaboratóriumból való valós világba való áthozatalában.
A probléma megoldására irányuló korábbi megközelítések gyakran elérték a határaikat. Sokan aprólékosan előre programozott mozgássorozatokra támaszkodtak, amelyek szabályozott környezetben működtek, de a kiszámíthatatlan valóságban gyorsan elérték határaikat. Ezek a merev rendszerek rugalmatlanok voltak, nem tudtak alkalmazkodni a változó körülményekhez, és csúfosan kudarcot vallottak, amikor a robot váratlan pozícióba vagy egyenetlen talajra landolt. Más megközelítések összetett szimulációs környezeteket alkalmaztak, de eredményeiket gyakran nehéz volt átvinni a valódi robotokra. A szimulációból a valóságba való ugrás, az úgynevezett „szimulációból valósba átvitel”, számos ígéretes kutatási megközelítés buktatójának bizonyult.
Ebben az összefüggésben egy innovatív keretrendszer van kialakulóban, amely alapvetően megváltoztathatja a humanoid robotok felállásáról alkotott képünket: a HoST, ami a Humanoid Standing-up Control (Humanoid Állásirányítás) rövidítése. A HoST több mint egy újabb módszer; ez egy paradigmaváltás. A neves ázsiai egyetemek – köztük a Sanghaji Jiao Tong Egyetem, a Hongkongi Egyetem, a Zhejiang Egyetem és a Hongkongi Kínai Egyetem – konzorciuma által kidolgozott HoST szakít a hagyományos megközelítésekkel, és teljesen új utat nyit a humanoid robotok felállásra tanításában – egy elképesztően sokoldalú, robusztus és realisztikus módon.
Alkalmas:
HoST: Egy keretrendszer, amely tanul a hibákból
A HoST innovációjának lényege a megerősítéses tanulás (RL) alkalmazása, egy gépi tanulási módszer, amelyet az emberek és az állatok tanulási módja ihletett. Képzelje el, hogy megtanít egy gyereket biciklizni. Nem ad részletes utasításokat minden egyes izommozgáshoz; ehelyett hagyja, hogy egyszerűen próbálkozzon. Ha a gyerek elesik, a következő próbálkozásnál korrigálja a mozgását. Próba és hiba, pozitív és negatív visszajelzések révén a gyerek fokozatosan megtanulja uralni a kerékpározást. A megerősítéses tanulás hasonló elven működik.
A HoST projektben egy humanoid robotot helyeznek el egy szimulált környezetben, és feladata, hogy különböző pozíciókból álljon fel. A robot „ágensként” működik ebben a környezetben, cselekvéseket hajt végre, jelen esetben ízületeinek és testének mozgásait. Minden cselekvésért „jutalomban” vagy „büntetésben” részesül, a sikerétől függően. A felállás pozitív jutalmat eredményez, míg az elesés vagy a nemkívánatos mozdulatok negatív jutalmat eredményeznek. Számtalan próbálkozás, tapasztalatszerzés és stratégiaoptimalizálás révén a robot fokozatosan megtanulja kidolgozni a lehető legjobb állásstratégiát.
A korábbi RL-alapú megközelítésekhez képest a legfontosabb különbség az, hogy a HoST a nulláról tanul. Nem használ előre beprogramozott mozgási útvonalakat, emberi bemutatókat vagy más előzetes tudást. A robot üres lappal indul, és teljesen függetlenül fejleszti ki felállási stratégiáit. Ez egy alapvető előrelépés, mert lehetővé teszi a rendszer számára, hogy olyan megoldásokat találjon, amelyek messze meghaladhatják az emberi mérnökök által elképzelteket. Továbbá rendkívül alkalmazkodóképessé teszi a rendszert, mivel nem támaszkodik merev feltételezésekre vagy emberi elfogultságokra.
A multikritikus építészet varázsa
A HoST innováció egy másik kulcsfontosságú eleme a többkritikus architektúra. Ennek megértéséhez röviden meg kell vizsgálnunk, hogyan működik a megerősítéses tanulás. A tipikus RL rendszerekben két központi komponens van: a szereplő és a kritikus. A szereplő, mondhatni, a robot agya, amely kiválasztja a műveleteket, és eldönti, hogy mely mozdulatokat kell végrehajtani. A kritikus értékeli a szereplő műveleteit, és visszajelzést ad. Megmondja a szereplőnek, hogy a műveletei jók vagy rosszak voltak-e, és hogyan lehet azokat javítani. A hagyományos RL megközelítésekben általában csak egyetlen kritikus van.
A HoST szakít ezzel a konvencióval, és ehelyett több specializált kritikusra támaszkodik. Képzeljük el, hogy a felállás több fontos szempontot foglal magában: az egyensúly fenntartását, a helyes testtartás felvételét, az ízületek koordinációját és a forgási lendület szabályozását. Ezen szempontok mindegyikét egy saját „szakértő” értékelhetné. Pontosan ezt teszi a többkritikus architektúra. A HoST több kritikus hálózatot használ, amelyek mindegyike az állási folyamat egy adott aspektusára specializálódott. Például az egyik kritikus értékelheti az egyensúlyt, a másik az ízületek koordinációját, a harmadik pedig a forgási lendületet.
Ez a specializált kritikusokra való felosztás rendkívül hatékonynak bizonyult. Megold egy problémát, amely gyakran felmerül a hagyományos tanulásirányítási rendszerekben: a negatív interferenciát. Amikor egyetlen kritikus megpróbálja egyszerre értékelni egy összetett feladat minden aspektusát, konfliktusok és zavar keletkezhet. A különböző tanulási célok akadályozhatják egymást, lelassítva vagy akár a tanulási folyamat kudarcát is okozhatva. A többkritikus architektúra megkerüli ezt a problémát azáltal, hogy a tanulási feladatot kisebb, könnyebben kezelhető részfeladatokra bontja, és minden részfeladathoz egy specializált kritikust rendel. A szereplő ezután visszajelzést kap az összes kritikustól, és megtanulja optimálisan kombinálni a felállás különböző aspektusait.
Ez a többkritikus architektúra különösen releváns az állás összetett feladatánál. Az álláshoz különféle finommotoros készségekre és a forgási lendület pontos kontrolljára van szükség az egyensúly fenntartásához és az esés elkerüléséhez. Speciális kritikusainak köszönhetően a HoST célzottan képes edzeni és optimalizálni az állás ezen különböző aspektusait, ami jelentősen jobb eredményekhez vezet, mint a hagyományos, egyetlen kritikust használó megközelítések. A kutatók tanulmányaikban kimutatták, hogy a többkritikus architektúra jelentős teljesítményjavulást tesz lehetővé, és lehetővé teszi a HoST számára olyan állásstratégiák kidolgozását, amelyek a hagyományos módszerekkel elérhetetlenek lennének.
Tantervi tanulás: Az egyszerűtől az összetettig
A HoST sikerének másik kulcsa a tanterv alapú képzés. Ez a módszer az emberi tanulási folyamaton alapul, amelyben lépésről lépésre sajátítunk el összetett készségeket, egyszerű alapokkal kezdve, majd fokozatosan haladva a nehezebb feladatok felé. Gondoljunk újra a kerékpározás példájára. Mielőtt egy gyermek megtanulna két keréken közlekedni, először megtanulhat egyensúlyozni egy futóbiciklin, vagy használhatja a pótkerekeket. Ezek az előkészítő gyakorlatok megkönnyítik a későbbi tanulási folyamatot, és biztosítják a gyorsabb és sikeresebb előrehaladást.
A HoST hasonló elvet alkalmaz. A robotnak nem a legnehezebb feladattal kell szembenéznie kezdetben – nevezetesen azzal, hogy bármilyen pozícióból, bármilyen felületről fel kell állnia. Ehelyett egy többszintű tanterven megy keresztül, amelyben a feladatok fokozatosan bonyolultabbá válnak. A képzés egyszerű forgatókönyvekkel kezdődik, például fekvő helyzetből való felállással sík padlón. Miután a robot elsajátította ezt a feladatot, a körülmények fokozatosan egyre nagyobb kihívást jelentenek. Új kiindulópozíciók adódnak hozzá, például ülő helyzetből vagy fekvő helyzetből való felállás falnak támaszkodva. A felület is változatos, a sík padlótól az enyhén egyenetlen felületeken át egészen az igényesebb terepig.
Ez a tantervalapú képzés számos előnnyel jár. Először is, lehetővé teszi a megoldási tér hatékonyabb feltárását. A robot kezdetben az állás alapvető aspektusaira összpontosít, és megtanulja ezeket egyszerű forgatókönyvekben elsajátítani. Ez felgyorsítja a tanulási folyamatot, lehetővé téve a robot számára, hogy gyorsabban elérje a jó teljesítményszintet. Másodszor, a tanterv javítja a modell általánosíthatóságát. Azzal, hogy a robotot fokozatosan változatosabb és összetettebb feladatoknak tesszük ki, megtanul alkalmazkodni a különböző helyzetekhez, és robusztus állásstratégiákat fejleszteni, amelyek nemcsak ideális, hanem valós környezetben is működnek. A képzési feltételek változatossága kulcsfontosságú a rendszer valós világbeli robusztussága szempontjából, ahol a kiszámíthatatlan felületek és kiindulópozíciók a szabály, nem pedig a kivétel.
Alkalmas:
Realizmus a mozgáskorlátozásokon keresztül
A HoST egy másik fontos aspektusa a valós alkalmazhatóság figyelembevétele. Míg a szimulációk hatékony eszközök a robotok betanításához, a való világ sokkal összetettebb és kiszámíthatatlanabb. A szimuláció és a valóság közötti szakadék sikeres áthidalása érdekében a HoST két alapvető mozgáskorlátozást valósít meg, amelyek biztosítják, hogy a tanult stratégiák valós hardverekre is alkalmazhatók legyenek a robot károsodása nélkül.
Az első korlát a simaság-szabályozás. Ennek célja az oszcilláló mozgások csökkentése. Szimulációkban a robotok olyan mozgásokat is végrehajthatnak, amelyek a valóságban problémásak lennének. Például rángatózó, remegős mozdulatokat végezhetnek, amelyek károsíthatják a fizikai hardvert, vagy instabil viselkedéshez vezethetnek. A simaság-szabályozás biztosítja, hogy a tanult mozgások simábbak és folyékonyabbak legyenek, ami nemcsak kíméletesebb a hardverrel, hanem természetesebb és stabilabb felállási viselkedést is eredményez.
A második korlátozás az implicit sebességkorlátozás. Ez megakadályozza a túlzottan gyors vagy hirtelen mozgásokat. A szimulációk ismét gyakran idealizált körülményeket ábrázolnak, amelyekben a robotok irreálisan nagy sebességgel tudnának mozogni. A való világban azonban az ilyen hirtelen mozgások károsíthatják a robotot, például a motorok túlterhelése vagy az ízületek károsodása miatt. A sebességkorlátozás biztosítja, hogy a tanult mozgások a valódi hardver fizikai határain belül maradjanak, és ne veszélyeztessék a robotot.
Ezek a mozgáskorlátozások kulcsfontosságúak a szimulációból származó ismeretek valós világba való átviteléhez. Biztosítják, hogy a szimulációban tanult stratégiák ne csak elméletileg működjenek, hanem a gyakorlatban is megvalósíthatók legyenek valódi robotokon a hardver túlterhelése vagy károsodása nélkül. Fontos lépést jelentenek a szimuláció és a valóság közötti szakadék áthidalásában, valamint a humanoid robotok valós világbeli használatra való felkészítésében.
Gyakorlati teszt: HoST az Unitree G1-en
Bármely robotvezérlési módszer igazi próbája a gyakorlati megvalósítása valós hardveren. A HoST képességeinek bemutatásához a kutatók a szimulációban tanult vezérlési stratégiákat átvitték az Unitree G1 humanoid robotra. Az Unitree G1 egy fejlett humanoid platform, amelyet az agilitás, a robusztusság és a valósághű kialakítás jellemez. Ideális tesztkörnyezet a HoST képességeinek valós világban történő értékeléséhez.
A gyakorlati tesztek eredményei lenyűgözőek voltak, és megerősítették a HoST megközelítés hatékonyságát. A HoST által vezérelt Unitree G1 robot figyelemre méltó állóképességet mutatott be számos pozícióból. Sikeresen felállt fekvő, ülő, térdelő helyzetből, sőt olyan helyzetekből is, ahol tárgyaknak támaszkodott vagy egyenetlen talajon állt. A szimulált képességek valós világba való átvitele szinte zökkenőmentes volt, ami kiemeli a HoST szimulációból való átvitelének magas minőségét.
Különösen figyelemre méltó a HoST-vezérelt Unitree G1 által bemutatott zavarállóság. Kísérleti tesztek során a robotot külső erőknek, például ütéseknek és rázkódásoknak tették ki. Olyan akadályokkal kellett szembenéznie, amelyek megakadályozták a felállását. Még nehéz terhekkel (akár 12 kg-ig) is megrakták, hogy teszteljék stabilitását és teherbírását. Mindezen helyzetekben a robot figyelemre méltó ellenálló képességet mutatott, és sikeresen visszanyerte egyensúlyát anélkül, hogy elvesztette volna, vagy elesett volna.
Egy lenyűgöző bemutatóvideó világosan illusztrálta a HoST robusztusságát. Látható volt, ahogy egy személy tolta és rúgta az Unitree G1 robotot, miközben az felállt. Ezen jelentős zavarok ellenére a robot rendíthetetlen maradt. Valós időben korrigálta mozgását, alkalmazkodott a váratlan ütésekhez, és végül biztonságosan és stabilan állt fel. Ez a bemutató lenyűgözően szemlélteti a HoST rendszer gyakorlati alkalmazhatóságát és megbízhatóságát valós, kiszámíthatatlan környezetekben.
Alkalmas:
Ablációs vizsgálatok: Az összetevők kölcsönhatása
A HoST egyes komponenseinek jelentőségének alaposabb vizsgálata érdekében a kutatók kiterjedt ablációs vizsgálatokat végeztek. Ezekben a vizsgálatokban a HoST keretrendszer egyes elemeit eltávolították vagy módosították, hogy elemezzék azok hatását az általános teljesítményre. A vizsgálatok eredményei értékes betekintést nyújtottak a HoST működésébe, és megerősítették alapvető innovációinak fontosságát.
Az ablációs vizsgálatok egyik kulcsfontosságú megállapítása a többkritikus architektúra kulcsszerepének megerősítése volt. Amikor a kutatók úgy módosították a rendszert, hogy csak egyetlen kritikust használjon, a rendszer csúfosan kudarcot vallott. A robot már nem volt képes megtanulni a sikeres állási mintákat, és a legtöbb esetben tehetetlenül fekve maradt. Ez az eredmény aláhúzza a többkritikus architektúra központi fontosságát a HoST teljesítménye szempontjából, és megerősíti, hogy a specializált kritikusok valóban jelentősen hozzájárulnak a tanulási sikerhez.
A tanterv alapú képzés az ablációs vizsgálatokban is kulcsfontosságú sikertényezőnek bizonyult. Amikor a kutatók a tantervet randomizált képzéssel helyettesítették a nehézség fokozatos növelése nélkül, a rendszer teljesítménye jelentősen romlott. A robot lassabban tanult, alacsonyabb teljesítményszintet ért el, és kevésbé volt robusztus a különböző kiindulási pozíciókkal és felületekkel szemben. Ez megerősíti azt a feltételezést, hogy a tanterv alapú képzés javítja a tanulási folyamat hatékonyságát és növeli a modell általánosíthatóságát.
A bevezetett mozgáskorlátozások szintén jelentősen hozzájárultak az összteljesítményhez, különösen a gyakorlati alkalmazhatóság tekintetében. Amikor a kutatók eltávolították a simaság szabályozását és a mozgási sebességkorlátozást, a robot továbbra is megtanulta a helyreállítási stratégiákat a szimulációban, de ezek a valóságban kevésbé stabilak voltak, és gyakrabban eredményeztek eséseket vagy nem kívánt, rángatózó mozgásokat. Ez azt mutatja, hogy míg a mozgáskorlátozások kismértékben korlátozzák a rendszer rugalmasságát a szimulációban, a való világban elengedhetetlenek a robusztus, biztonságos és hardverbarát viselkedés biztosításához.
HoST: Ugródeszka a sokoldalú humanoid robotok számára
Az a képesség, hogy különböző pozíciókból fel tudjunk állni, első pillantásra triviálisnak tűnhet, de valójában ez a valóban sokoldalú és autonóm humanoid robotok fejlesztésének alapvető darabja. Ez képezi az alapot a bonyolultabb mozgás- és manipulációs rendszerekbe való integrációhoz, és számos új alkalmazási lehetőséget nyit meg. Képzeljünk el egy robotot, amely nemcsak fel tud állni, hanem zökkenőmentesen tud mozogni a különböző feladatok között – felállni a kanapéról, az asztalhoz sétálni, tárgyakat megragadni, akadályokat kikerülni, és visszaállni, ha megbotlik. Ez a fajta zökkenőmentes interakció a környezettel, ami számunkra, emberek számára a második természetünk, a humanoid robotika célja, és a HoST egy döntő lépéssel közelebb visz minket ennek eléréséhez.
A HoST segítségével a humanoid robotok a jövőben számos olyan területen alkalmazhatók, ahol emberi alakjuk és az emberi környezettel való interakciós képességük előnyös. A gondozásban idős vagy beteg embereket támogathatnak, segíthetnek nekik felállni és leülni, tárgyakat átadni nekik, vagy segítséget nyújthatnak a háztartási feladatokban. A szolgáltató szektorban szállodákban, éttermekben vagy üzletekben használhatják őket ügyfelek kiszolgálására, áruk szállítására vagy információk nyújtására. Veszélyes környezetben, például katasztrófavédelemben vagy ipari üzemekben, átvehetik az emberek számára túl kockázatos vagy megerőltető feladatokat.
Továbbá a felállás képessége elengedhetetlen az esés utáni felépüléshez. Az esések gyakori problémák a humanoid robotok számára, különösen egyenetlen vagy dinamikus környezetben. Az a robot, amelyik nem tud önállóan felállni egy esés után, ilyen környezetben gyorsan tehetetlenné válik. A HoST megoldást kínál erre, mivel lehetővé teszi a robot számára, hogy még váratlan helyzetekből is helyreálljon, és folytassa a feladatát. Ez növeli a humanoid robotok megbízhatóságát és biztonságát, így robusztusabbá és praktikusabbá teszi őket.
A HoST utat nyit a humanoid robotok új generációjának
A HoST több mint a meglévő módszerek továbbfejlesztése; jelentős áttörést jelent a humanoid robotok irányításában. A megerősítéses tanulás innovatív, többkritikus architektúrájú és tanterv-alapú képzéssel történő alkalmazásán keresztül leküzdheti a korábbi megközelítések korlátait, lehetővé téve a robotok számára, hogy figyelemre méltóan sokféle pozícióból és változatos felületeken álljanak meg. A szimulációról a valódi robotokra való sikeres áttérés, amelyet az Unitree G1-en demonstráltak, és a zavarokkal szembeni lenyűgöző robusztussága kiemeli a módszer gyakorlati alkalmazásokban rejlő hatalmas potenciált.
A HoST fontos lépés a humanoid robotok felé, amelyek nemcsak a laboratóriumban lenyűgözőek, hanem a való világban is valódi hozzáadott értéket képviselhetnek. Közelebb visz minket egy olyan jövőképhez, ahol a humanoid robotok zökkenőmentesen integrálódnak a mindennapi életünkbe, támogatva minket számos feladatban, és biztonságosabbá, kényelmesebbé és hatékonyabbá téve életünket. Az olyan technológiákkal, mint a HoST, a humanoid robotok egykor futurisztikus elképzelése, amelyek a mindennapi életünkben is elkísérnek minket, egyre kézzelfoghatóbbá válik.
Alkalmas:
Az Ön globális marketing- és üzletfejlesztési partnere
☑️ Üzleti nyelvünk angol vagy német
☑️ ÚJ: Levelezés az Ön nemzeti nyelvén!
Konrad Wolfenstein
Szívesen szolgálok Önt és csapatomat személyes tanácsadóként.
Felveheti velem a kapcsolatot az itt található kapcsolatfelvételi űrlap kitöltésével , vagy egyszerűen hívjon a +49 89 89 674 804 (München) . Az e-mail címem: wolfenstein ∂ xpert.digital
Nagyon várom a közös projektünket.
