Megjelent: 2025. március 18. / Frissítés: 2025. március 18. - Szerző: Konrad Wolfenstein
Humanoid állványvezérlés: Megtanulni a házigazdákkal-a robotok áttörése a mindennapi életben: humanoid-standup.github.io
Nem csak felkelni: A házigazda előkészíti az utat az autonóm és sokoldalú humanoid robotokhoz
A szimulációtól a valóságig: Hogyan tanítják a humanoid robotok az önálló munkavállalót
A humanoid robotika lenyűgöző világában, amelyben a gépek egyre több emberi képességet utánoznak, egy nyilvánvalóan egyszerű, de alapvetően fontos készség központi szerepet játszik: felkelni. Ez önmagunkban az emberek számára, egy öntudatlan mozgalom, amelyet minden nap számtalanszor hajtunk végre. De egy humanoid robot esetében a felkelés egy összetett kihívás, amely megköveteli a kifinomult vezérlés, a pontos érzékelők és az intelligens algoritmusok kölcsönhatását. Ez a képesség azonban nemcsak a mérnöki művészet lenyűgöző demonstrációja, hanem a humanoid robotok alapvető előfeltétele is megtalálható a mindennapi életünkben, és számos felelősségvállalási területen támogathat bennünket.
A különböző pozíciókból való felkelés sokkal több, mint egy szép kiegészítő funkció. Ez a humanoid robotok autonómiájának és sokoldalúságának alapja. Képzelje el, hogy egy robotnak segítenie kell a háztartásban, segítenie kell a gondozásban vagy veszélyes környezetben. Ezen forgatókönyvek mindegyikében döntő jelentőséggel bír az a képesség, hogy a különböző helyektől függetlenül felállítsák. Egy olyan robot, amely csak ideális kiindulási pozíciókban működik, és tehetetlen marad, ha esik, egyszerűen használhatatlan a való világban. Ezért a robusztus és sokoldalú UP -TO -UP stratégiák kidolgozása kulcsfontosságú lépés annak, hogy a humanoid robotokat a kutatólaboratóriumból a való világba hozza.
A probléma megoldására szolgáló korábbi megközelítések gyakran elérték a korlátokat. Sokan a fárasztóan előre beprogramozott mozgásokon alapultak, amelyek ellenőrzött környezetben működtek, de kiszámíthatatlan valóságban gyorsan elérték korlátaikat. Ezek a merev rendszerek rugalmatlanok voltak, nem tudtak alkalmazkodni a megváltozott körülményekhez, és szerencsétlenül kudarcot vallhatnak, amikor a robot váratlan helyzetben landolt, vagy egyenetlen felületeken volt. Más megközelítések az összetett szimulációs környezetekre támaszkodnak, amelyek eredményei gyakran nehéz volt áthelyezni a valódi robotokba. A szimulációtól a valóságig terjedő ugrás, az úgynevezett „SIM-to-valós átadás” számos ígéretes kutatási megközelítés botlódása volt.
Ebben az összefüggésben egy innovatív keret lép be a színpadra, amely alapvetően megváltoztathatja a humanoid robotok felépítéséről szóló gondolkodásmódot: gazdaszervezet, rövid a humanoid állóvezérléshez. A gazdagép nem csupán egy másik módszer; Ez egy paradigmaváltás. Az ázsiai neves egyetemek konzorciuma , köztük a Shanghai Jiao Tong Egyetem, a Hongkongi Egyetem, a Zhejiang Egyetem és a Hongkongi Kínai Egyetem, a hagyományos megközelítésekkel, és egy teljesen új utat választ a humanoid robotok tanításához - oly módon, hogy meglepően sokoldalú, robusztus és realisztikus.
Alkalmas:
Host: egy keret, amely a hibákból tanul
A fogadó innováció lényege a megerősítő tanulás (RL) használatában rejlik, a gépi tanulás módszerében, amelyet az emberek és az állatok tanulása inspirál. Képzelje el, hogy tanít egy gyermekkerékpározást. Nem adnak neki részletes utasításokat minden izommozgáshoz, hanem egyszerűen hagyják, hogy megpróbálja. Ha a gyermek ott esik, akkor ez kijavítja mozgását a következő kísérlet során. A kísérlet és a hibák révén a gyermek fokozatosan megtanulja a kerékpár elsajátítását pozitív és negatív visszajelzések révén. A megerősítő tanulás hasonló elv szerint működik.
A gazdaszervezet esetében egy humanoid robotot szimulált környezetbe helyeznek, és szembesülnek azzal a feladattal, hogy felkeljenek a különböző pozíciókból. A robot „ügynökként” működik ezen a területen. Tevékenységeket végez, ebben az esetben az ízületek és a testének mozgását. Minden kampányhoz „jutalmat” vagy „büntetést” kap, attól függően, hogy mennyire sikeres volt. Ha feláll, pozitív jutalmat kap. Ha esik vagy nem kívánt mozgásokat hajt végre, akkor negatív jutalmat kap. Számtalan tapasztalat megszerzésére és stratégiáinak optimalizálására irányuló kísérlet révén a robot fokozatosan megtanulja kidolgozni a lehető legjobb stand -UP stratégiát.
A korábbi RL-alapú megközelítések döntő különbsége az, hogy a gazdagép a semmiből tanul. Nincs előre programozott mozgás, emberi demonstrációk vagy más korábbi ismeretek. A robot egy „üres lemez” -vel kezdődik, és teljesen önállóan fejleszti a Date -dand stratégiákat. Ez alapvető előrelépés, mivel lehetővé teszi a rendszer számára, hogy olyan megoldásokat találjon, amelyek messze túlmutatnak az emberi mérnökök számára. Ezenkívül a rendszer rendkívül adaptálhatóvá teszi, mivel nem támaszkodik a merev feltételezésekre vagy az emberi elfogultságra.
A multi-kritikus építészet varázsa
A fogadó innováció másik szíve a multi-kritikus építészet. Ennek megértése érdekében röviden foglalkoznunk kell a megerősítés tanulásának működésével. A tipikus RL rendszerekben két központi elem van: a működtető és a kritikus. A szelepmozgató úgy mondható, hogy a robot agya, amely kiválasztja a műveleteket, azaz dönt, hogy mely mozgásokat kell végrehajtani. A kritikus értékeli a szelepmozgató cselekedeteit és visszajelzést ad neki. Azt mondja a szelepmozgatónak, hogy jó vagy rossz volt -e cselekedete, és hogyan lehetne javítani. A hagyományos RL megközelítésekben általában csak egy kritikus van.
A fogadó szünetek ezzel a konvencióval, és ehelyett több speciális kritikusra támaszkodnak. Képzelje el, hogy a felállásakor különböző aspektusok vannak: tartsa meg az egyensúlyt, vegye be a megfelelő testtartást, koordinálja az ízületeket, ellenőrizze a forgó impulzust. Ezen szempontok mindegyikét a saját „szakértője” értékelheti. Pontosan ez teszi a multi-kritikus építészetet. A házigazda számos kritikus hálózatot használ, amelyek mindegyike a kiindulási folyamat egy bizonyos aspektusára szakosodott. Az egyik kritikus például értékelheti az egyensúlyt, a másikot a közös koordináció és a harmadik fél a Rotary impulzushoz.
Ez a speciális kritikusra való felosztás rendkívül hatékonynak bizonyult. Megoldja egy olyan problémát, amely gyakran előfordul a hagyományos RL rendszerekben: a negatív beavatkozás. Ha egyetlen kritikus megpróbálja egyszerre kiértékelni egy összetett feladat minden szempontját, akkor konfliktusok és zavarok fordulhatnak elő. A különféle tanulási célok akadályozhatják egymást, lelassíthatják a tanulási folyamatot, vagy akár kudarcot vallhatnak. A multi-kritikus építészet megkerüli ezt a problémát azáltal, hogy a tanulási feladatot kisebb, világosabb részfeladatokba szétszereli, és minden egyes részleges feladathoz speciális kritikát használ. A szelepmozgató ezután visszajelzést kap minden kritikustól, és megtanulja, hogy optimálisan kombinálja a felkelés különféle aspektusait.
Ez a többkritikus architektúra különösen releváns a felkelés komplex feladatához. A felkészüléshez különféle finom motoros készségek és a forgó impulzus pontos ellenőrzése szükséges annak érdekében, hogy megőrizze az egyensúlyt, és ne essen át. A speciális kritikusok révén a házigazda kifejezetten kiképezheti és optimalizálhatja a felkelés ezen különféle aspektusait, ami lényegesen jobb eredményekhez vezet, mint az egyetlen kritikusnál a hagyományos megközelítések. Tanulmányaikban a kutatók kimutatták, hogy a multi-kritikus architektúra jelentős előadást tesz lehetővé a teljesítményben, és lehetővé tette a gazdaszervezet számára az olyan stand-up stratégiák kidolgozását, amelyek a hagyományos módszerekkel nem érhetők el.
A tanterv tanulás: az egyszerűtől a komplexumig
A házigazda sikerének másik kulcsa a tanterv -alapú edzés. Ez a módszer az emberi tanulási folyamaton alapul, amelyben fokozatosan megtanuljuk az összetett készségeket, kezdve az egyszerű alapokkal, majd lassan dolgozunk velünk. Gondoljon a kerékpározás példájára. Mielőtt egy gyermek megtanulná két keréken vezetni, megtanulhatja, hogy egyenlegét egy járókeréken tartsa, vagy támogató kerékpárokkal vezetjen. Ezek az előkészítő gyakorlatok megkönnyítik a későbbi tanulási folyamatot, és biztosítják a gyorsabb és sikeresebb fejlődést.
A házigazda hasonló elvet hajtott végre. A robot a kezdetektől fogva nem szembesül a legnehezebb feladattal, nevezetesen, hogy bármely helyzetből bármely felületen felkeljen. Ehelyett egy szakaszos tantervnek van kitéve, amelyben a feladatok fokozatosan összetettebbé válnak. Az edzés egyszerű forgatókönyvekkel kezdődik, például a sík padlón fekvő helyzetből való felkelés. Amint a robot jól elsajátította ezt a feladatot, a feltételek fokozatosan nehezebbé válnak. Új kiindulási pozíciók vannak arról, hogyan lehet felkelni egy ülő helyzetből vagy a falon fekve. A felület szintén változik, a talajtól a kissé egyenetlen felületektől a igényes terepig.
Ennek a tanterv -alapú edzésnek számos előnye van. Egyrészt lehetővé teszi a megoldási tér hatékonyabb felfedezését. A robot kezdetben a felkelés alapvető szempontjaira összpontosít, és megtanulja, hogy egyszerű forgatókönyvekben elsajátítsa őket. Ez felgyorsítja a tanulási folyamatot, és a robot gyorsabban eléri a jó teljesítményt. Másrészt, a tanterv javítja a modell általánosítását. Azáltal, hogy fokozatosan szembesül a robot változatosabb és összetettebb feladatokkal, megtanulja alkalmazkodni a különböző helyzetekhez, és olyan robusztus UP -UP stratégiákat dolgoz ki, amelyek nemcsak az eszmékben, hanem a valódi környezetben is működnek. Az edzési feltételek sokfélesége elengedhetetlen a rendszer robusztusságához a való világban, ahol a kiszámíthatatlan felületek és a kiindulási pozíciók a szabály, nem pedig a kivétel.
Alkalmas:
A valóság mozgáskorlátozásokon keresztül
A gazda másik fontos szempontja a valódi alkalmazhatóság figyelembevétele. A szimulációk hatékony eszközök a robotok edzésére, de a való világ egyenlőtlenebb és kiszámíthatatlan. Annak érdekében, hogy sikeresen elsajátítsák a szimulációból való ugrást a valóságig, a Host két jelentős mozgáskorlátozást hajt végre, amelyek biztosítják, hogy a megtanult stratégiákat valódi hardveren is megvalósítsák, és ne károsítsák a robotot.
Az első korlátozás a simaság -szabályozás. Ennek célja az oszcilláló mozgások csökkentése. A szimulációkban a robotok olyan mozdulatokat hajthatnak végre, amelyek a valóságban problematikusak lennének. Például rángatózó, remegő mozgásokat készíthetnek, amelyek ártalmasak lehetnek a fizikai hardverre, vagy instabil viselkedéshez vezetnének. A simaság-szabályozás biztosítja, hogy a megtanult mozgások simábbak és folyékonyak legyenek, ami nem csak a hardverhez enyhébb, hanem természetes és stabilabb stand-up viselkedéshez is vezet.
A második korlátozás az implicit mozgási sebességkorlátozás. Ez megakadályozza a túl gyors vagy hirtelen mozgásokat. A szimulációk itt is gyakran idealizált feltételeket képviselnek, amelyekben a robotok irreálisan nagy sebességgel képesek végrehajtani a mozgásokat. A való világban azonban az ilyen hirtelen mozgások a robot károsodásához vezethetnek, például a motorok túlterheléséhez vagy az ízületek károsodásához. A mozgási sebességkorlátozás biztosítja, hogy a megtanult mozgások a valódi hardver fizikai határain belül maradjanak, és ne veszélyeztessék a robotot.
Ezek a mozgáskorlátozások döntő jelentőségűek a SIM-to-Real átvitelhez. Gondoskodnak arról, hogy a szimulációban megtanult stratégiák nemcsak elméletileg működjenek, hanem gyakorlatilag megvalósíthatók valódi robotokon anélkül, hogy a hardver túlterhelése vagy károsítása nélkül. Fontos lépés a szimuláció és a valóság közötti különbség áthidalásához, valamint a humanoid robotok felkészítéséhez a valós világban.
A gyakorlati teszt: a házigazda az Unitree G1 -en
Minden robotvezérlő módszer valódi tesztje a valódi hardver gyakorlati megvalósítása. Annak érdekében, hogy bemutassák a gazdaszervezet teljesítményét, a kutatók átvitték a szimulációban megtanult kontrollstratégiákat az Unitree G1 humanoid robotra. A Untree G1 egy fejlett humanoid platform, amelyet agilitása, robusztussága és reális felépítése jellemez. Ez egy ideális tesztágy a házigazda készségeinek kiértékelésére a való világban.
A gyakorlati tesztek eredményei lenyűgözőek voltak, és megerősítették a gazdaszervezet megközelítését. A gazdag G1 robot, amelyet a gazdaszervezet vezérelt, figyelemre méltó ütési képességeket mutatott sokféle pozícióból. Képes volt sikeresen felkelni egy fekvő helyzetből, ülő helyzetből, térdről és még olyan helyzetekből is, amelyekben tárgyakkal támaszkodott vagy egyenetlen felületen volt. A szimulált készségek átadása a valós világba szinte zavartalan volt, ami hangsúlyozza a HOST-tól való SIM-TEAL átvitel magas színvonalát.
Különösen figyelemre méltó a rendellenességek robusztussága, amelyet a gazdaszervezet által vezérelt Unitree G1 bizonyított. Kísérleti tesztek során a robotot külső erőkkel szembesültek, például dudorokkal vagy ütésekkel. Olyan akadályokkal szembesült, amelyek blokkolják a felfelé. Még nagy terheléssel (akár 12 kg) is betöltötték annak stabilitásának és terhelési képességének tesztelésére. Mindezen helyzetekben a robot figyelemre méltó ellenállást mutatott, és sikeresen felállt az egyensúly elvesztése vagy megdöntése nélkül.
Egy lenyűgöző demonstrációs videóban a gazdagép robusztussága különösen világossá vált. Itt láthatta, hogy egy ember hogyan ütközött az Unitree G1 robotba a kezdő folyamat során. Ezen hatalmas rendellenességek ellenére a robotot nem lehetett eltávolítani. Valós időben korrigálta mozgásait, adaptálta a váratlan hatásokat, és végül biztonságosan és stabilan felállt. Ez a demonstráció lenyűgözően szemlélteti a gazdaszervezet gyakorlati alkalmazhatóságát és megbízhatóságát valós, kiszámíthatatlan környezetben.
Alkalmas:
Ablációs vizsgálatok: Az összetevők kölcsönhatása
Annak érdekében, hogy pontosabban megvizsgáljuk a gazdaszervezetek egyes alkotóelemeinek fontosságát, a kutatók kiterjedt ablációs vizsgálatokat végeztek. Ezekben a vizsgálatokban a gazdaszervezet kereteinek egyes elemeit eltávolítottuk vagy megváltoztatták annak érdekében, hogy elemezzék annak hatását az általános teljesítményre. E tanulmányok eredményei értékes betekintést nyújtottak a gazdaszervezetek működésébe, és megerősítették a központi innovációk fontosságát.
Az ablációs vizsgálatok központi eredménye megerősítette a többkritikus építészet döntő szerepét. Amikor a kutatók úgy módosították a rendszert, hogy csak egyetlen kritikát használtak, a rendszer szánalmasan kudarcot vallott. Már nem volt képes megtanulni a sikeres kockázatokat, és a robot a legtöbb esetben tehetetlen maradt. Ez az eredmény hangsúlyozza a multi-kritikus építészet központi fontosságát a gazdaszervezet teljesítménye szempontjából, és megerősíti, hogy a speciális kritikusok valóban jelentősen hozzájárulnak a tanulás sikeréhez.
A tanterv -alapú képzés szintén fontos sikertényezőnek bizonyult az ablációs vizsgálatokban. Amikor a kutatók a tantervet véletlenszerű edzéssel helyettesítették a nehézségi fokozatos növekedése nélkül, a rendszer teljesítménye romlott. A robot lassabban megtanulta, alacsonyabb teljesítményt ért el, és kevésbé volt robusztus a különféle kiindulási pozíciókhoz és szubsztrátokhoz képest. Ez megerősíti azt a feltételezést, hogy a tanterv -alapú képzés javítja a tanulási folyamat hatékonyságát és növeli a modell általánosítását.
A végrehajtott mozgási korlátozások szintén jelentősen hozzájárultak a teljes kimenethez, különös tekintettel a gyakorlati alkalmazhatóságra. Amikor a kutatók eltávolították a simaság -szabályozást és a mozgási sebességkorlátozást, a robot még mindig megtanult a szimulációban, de a valóságban kevésbé voltak stabilak, és gyakrabban vezettek, hogy esjenek, vagy nemkívánatos, rángatós mozgásokhoz vezetnek. Ez azt mutatja, hogy a mozgás korlátozásai kissé korlátozzák a rendszer rugalmasságát a szimulációban, de elengedhetetlenek a való világban a robusztus, biztonságos és hardverbarát viselkedés biztosítása érdekében.
Gazda: ugródeszka sokoldalú humanoid robotokhoz
Első pillantásra triviálisnak tűnhet az a képesség, hogy különböző pozíciókból felkeljenek, de valójában alapvető puzzle -darab a valóban sokoldalú és autonóm humanoid robotok kialakulásához. Ez az alapja a bonyolultabb mozgás- és manipulációs rendszerekbe történő integrációnak, és különféle új alkalmazásokat nyit meg. Képzelje el, hogy egy robot nemcsak felkelhet, hanem zökkenőmentesen mozoghat a különféle feladatok között is - kelj fel a kanapéról, menj az asztalhoz, megragadja a tárgyakat, kerülje az akadályokat és keljen fel, amikor megbotlik. Az ilyen típusú zökkenőmentes interakció a környezettel, ami az emberek számára természetesen a humanoid robotika célja, és a házigazda határozott lépést hoz nekünk ehhez a célhoz.
A gazdaszervezet a jövőben használható a gazdaszervezetnél számos olyan területen, ahol emberi formájuk és az emberi környezettel való kölcsönhatás képessége előnyös. Az ápolásban támogathatják az idősebb vagy beteg embereket, segíthetnek nekik felkelni és leülni, elegendő tárgyat vagy segítséget nyújthatnak a háztartásban. A szolgáltatási területen szállodákban, éttermekben vagy üzletekben használhatók ügyfelek üzemeltetésére, áruk szállítására vagy információk szolgáltatására. Veszélyes környezetben, például katasztrófaelhárítások vagy ipari növényekben, olyan feladatokat vállalhatnak, amelyek túl kockázatos vagy túl kimerítőek az emberek számára.
Ezenkívül a makacs termeléshez is elengedhetetlen a felkelési képesség. Az esések gyakori probléma a humanoid robotokkal, különösen egyenetlen vagy dinamikus környezetben. Egy olyan robot, amely az esés után nem tud felállni, gyorsan tehetetlen az ilyen környezetben. A gazdagép itt kínál megoldást, mert lehetővé teszi a robot számára, hogy újra megjelenjen a váratlan helyekről és folytathassa a feladatát. Ez növeli a humanoid robotok megbízhatóságát és biztonságát, és robusztusabbá és praktikusabb eszközöket teszi.
A házigazda előkészíti az utat a humanoid robotok új generációjához
A gazda nem csupán a meglévő módszerek továbbfejlesztése; Ez egy jelentős áttörés a humanoid robotok ellenőrzésében. A megerősítés tanulásának innovatív felhasználása révén a multi-kritikus építészet és a tanterv-alapú képzés révén legyőzi a korábbi megközelítések korlátozásait, és lehetővé teszi a robotok számára, hogy kiálljanak a figyelemre méltó helyzetben és a különféle felületek sokféle helyzetében. A szimulációból a valós robotra való sikeres átvitel az Unitre G1 -en mutatja be, és a rendellenességek lenyűgöző robusztussága aláhúzza ennek a módszernek a gyakorlati alkalmazásokra gyakorolt óriási potenciálját.
A gazdaszervezet fontos lépés a humanoid robotok felé vezető úton, amelyek nemcsak a laboratóriumban lenyűgöznek, hanem valódi hozzáadott értéket is kínálhatnak a való világban. Közelebb hozza minket egy olyan jövő elképzeléséhez, amelyben a humanoid robotok zökkenőmentesen integrálódnak a mindennapi életünkbe, különféle feladatokba támogatnak minket, és életünket kényelmesebbé, kényelmesebbé és hatékonyabbá teszik. Az olyan technológiákkal, mint a gazdaszervezet, a humanoid robotok egykori futurisztikus elképzelése, amely mindennapi életünkben kísér 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.
