Diterbitkan pada: 18 Maret 2025 / Pembaruan Dari: 18 Maret 2025 - Penulis: Konrad Wolfenstein
Kontrol Berdiri Humanoid: Belajar Bangun dengan Tuan Rumah-Terobosan untuk Robot dalam Imas Hidup Sehari-hari: Humanoid-Standup.github.io
Lebih dari sekadar bangun: Tuan rumah membuka jalan bagi robot humanoid yang otonom dan serbaguna
Dari simulasi ke kenyataan: bagaimana robot humanoid host mengajarkan diri sendiri
Dalam dunia robotika humanoid yang menarik, di mana mesin meniru semakin banyak kemampuan manusia, keterampilan yang tampaknya sederhana namun penting secara fundamental memainkan peran sentral: bangun. Tentu saja bagi kita manusia, gerakan tidak sadar yang kita lakukan berkali -kali setiap hari. Tetapi untuk robot humanoid, bangun adalah tantangan kompleks yang membutuhkan interaksi kontrol canggih, sensor yang tepat dan algoritma cerdas. Namun, kemampuan ini bukan hanya demonstrasi seni teknik yang mengesankan, tetapi juga prasyarat penting untuk robot humanoid menemukan tempat mereka dalam kehidupan kita sehari -hari dan dapat mendukung kita dalam berbagai bidang tanggung jawab.
Bangun dari posisi yang berbeda jauh lebih dari sekadar fungsi tambahan yang bagus. Ini adalah dasar untuk otonomi dan keserbagunaan robot humanoid. Bayangkan robot harus membantu Anda dalam rumah tangga, membantu dalam perawatan atau bekerja di lingkungan yang berbahaya. Dalam semua skenario ini, kemampuan untuk mengatur secara independen dari lokasi yang berbeda sangat penting. Robot yang hanya berfungsi dalam posisi awal yang ideal dan tetap tidak berdaya ketika jatuh tidak dapat digunakan di dunia nyata. Oleh karena itu, pengembangan strategi yang kuat dan serbaguna adalah langkah kunci untuk membawa robot humanoid dari laboratorium penelitian ke dunia nyata.
Pendekatan sebelumnya untuk menyelesaikan masalah ini sering mencapai batasnya. Banyak yang didasarkan pada gerakan yang diprogram dengan susah payah yang bekerja di lingkungan yang terkendali, tetapi dengan cepat mencapai batasan mereka dalam kenyataan yang tidak terduga. Sistem kaku ini tidak fleksibel, tidak dapat beradaptasi dengan kondisi yang berubah dan gagal total ketika robot mendarat dalam posisi yang tidak terduga atau berada di permukaan yang tidak rata. Pendekatan lain bergantung pada lingkungan simulasi yang kompleks, yang hasilnya seringkali sulit untuk ditransfer ke robot nyata. Lompatan dari simulasi ke kenyataan, yang disebut "transfer sim-to-real", ternyata adalah batu sandungan dari banyak pendekatan penelitian yang menjanjikan.
Dalam konteks ini, kerangka kerja inovatif memasuki tahap yang secara fundamental dapat mengubah cara kita berpikir tentang mendapatkan robot humanoid: tuan rumah, kependekan dari kontrol berdiri humanoid. Host lebih dari sekadar metode lain; Ini adalah perubahan paradigma. Dikembangkan oleh konsorsium universitas terkenal di Asia , termasuk Universitas Shanghai Jiao Tong, Universitas Hong Kong, Universitas Zhejiang dan Universitas Tiongkok Hong Kong, tuan rumah istirahat dengan pendekatan tradisional dan mengambil cara yang sama sekali baru untuk mengajarkan robot humanoid - dengan cara yang sangat disukai, merampok dan realistis.
Cocok untuk:
Host: Kerangka kerja yang belajar dari kesalahan
Inti dari inovasi host terletak pada penggunaan penguatan (RL), metode pembelajaran mesin yang terinspirasi oleh cara orang dan hewan belajar. Bayangkan Anda mengajar bersepeda anak. Mereka tidak memberinya instruksi terperinci untuk setiap gerakan otot, tetapi biarkan saja mencobanya. Jika anak itu jatuh di sana, itu memperbaiki gerakannya pada upaya berikutnya. Melalui upaya dan kesalahan, anak secara bertahap belajar menguasai sepeda melalui umpan balik positif dan negatif. Pembelajaran penguatan bekerja sesuai dengan prinsip yang sama.
Dalam kasus host, robot humanoid ditempatkan di lingkungan yang disimulasikan dan dihadapkan dengan tugas bangun dari posisi yang berbeda. Robot bertindak sebagai "agen" di bidang ini. Ini melakukan tindakan, dalam hal ini pergerakan sendi dan tubuhnya. Untuk setiap kampanye, ia menerima "hadiah" atau "hukuman", tergantung pada seberapa sukses itu. Jika dia bangun, dia menerima hadiah positif. Jika jatuh atau membuat gerakan yang tidak diinginkan, ia menerima hadiah negatif. Melalui upaya yang tak terhitung jumlahnya untuk mendapatkan pengalaman dan optimalisasi strateginya, robot secara bertahap belajar untuk mengembangkan strategi stand -up terbaik.
Perbedaan yang menentukan untuk pendekatan berbasis RL sebelumnya adalah bahwa host belajar dari awal. Tidak ada gerakan praprogram, tidak ada demonstrasi manusia atau pengetahuan sebelumnya yang digunakan sebelumnya. Robot dimulai dengan "lembar kosong" dan mengembangkan strategi -ke -untuk -tanggal sepenuhnya secara mandiri. Ini adalah kemajuan mendasar, karena memungkinkan sistem untuk menemukan solusi yang mungkin jauh melampaui apa yang bisa muncul oleh insinyur manusia. Selain itu, sistem membuatnya sangat mudah beradaptasi karena tidak bergantung pada asumsi yang kaku atau bias manusia.
Keajaiban arsitektur multi-kritis
Jantung lain dari inovasi tuan rumah adalah arsitektur multi-kritis. Untuk memahami itu, kita harus secara singkat berurusan dengan fungsi pembelajaran penguatan. Ada dua komponen sentral dalam sistem RL khas: aktuator dan kritikus. Aktuator, jadi untuk berbicara, otak robot yang memilih tindakan, yaitu memutuskan gerakan mana yang harus dilakukan. Kritikus mengevaluasi tindakan aktuator dan memberinya umpan balik. Dia memberi tahu aktuator apakah tindakannya baik atau buruk dan bagaimana mereka dapat ditingkatkan. Dalam pendekatan RL tradisional biasanya hanya ada satu kritikus.
Host istirahat dengan konvensi ini dan sebaliknya bergantung pada beberapa kritik khusus. Bayangkan ada berbagai aspek ketika bangun yang penting: tahan keseimbangan, ambil postur yang tepat, koordinasikan sambungan, kendalikan impuls yang berputar. Masing -masing aspek ini dapat dievaluasi oleh "ahli" sendiri. Inilah yang membuat arsitektur multi-kritis. Host menggunakan beberapa jaringan kritik, yang masing -masing berspesialisasi dalam aspek tertentu dari proses awal. Salah satu kritikus dapat, misalnya, menilai saldo, yang lain koordinasi bersama dan pihak ketiga dari impuls putar.
Divisi ini menjadi kritik khusus ini telah terbukti sangat efektif. Ini memecahkan masalah yang sering terjadi dalam sistem RL tradisional: gangguan negatif. Jika seorang kritikus tunggal mencoba mengevaluasi semua aspek tugas yang kompleks pada saat yang sama, konflik dan kebingungan dapat terjadi. Berbagai tujuan pembelajaran dapat saling menghambat dan memperlambat proses pembelajaran atau bahkan membuatnya gagal. Arsitektur multi-kritikus melewati masalah ini dengan membongkar tugas belajar menjadi subtugas yang lebih kecil dan lebih jelas dan menggunakan kritik khusus untuk setiap tugas parsial. Aktuator kemudian menerima umpan balik dari semua kritik dan belajar untuk secara optimal menggabungkan berbagai aspek bangun.
Arsitektur multi-kritik ini sangat relevan untuk tugas kompleks untuk bangun. Bangun membutuhkan berbagai keterampilan motorik halus dan kontrol yang tepat dari impuls putar untuk menjaga keseimbangan dan tidak jatuh. Melalui para kritikus khusus, tuan rumah dapat secara khusus melatih dan mengoptimalkan aspek -aspek yang berbeda dari bangun ini, yang mengarah pada hasil yang jauh lebih baik daripada pendekatan konvensional dengan seorang kritikus tunggal. Dalam studi mereka, para peneliti telah menunjukkan bahwa arsitektur multi-kritis memungkinkan lompatan yang signifikan dalam kinerja dan memungkinkan host untuk mengembangkan strategi stand-up yang tidak dapat dijangkau menggunakan metode konvensional.
Pembelajaran Kurikulum: Dari yang sederhana hingga kompleks
Kunci lain untuk keberhasilan host adalah pelatihan berbasis kurikulum. Metode ini didasarkan pada proses pembelajaran manusia, di mana kita secara bertahap mempelajari keterampilan yang kompleks, dimulai dengan dasar -dasar sederhana dan kemudian perlahan -lahan bekerja untuk kita. Pikirkan tentang contoh bersepeda. Sebelum seorang anak belajar mengemudi dengan dua roda, itu mungkin belajar untuk menjaga keseimbangan Anda pada impeller atau mengemudi dengan sepeda dukungan. Latihan persiapan ini membuat proses belajar selanjutnya lebih mudah dan memastikan kemajuan yang lebih cepat dan lebih sukses.
Host menerapkan prinsip yang sama. Robot tidak dihadapkan dengan tugas yang paling sulit sejak awal, yaitu untuk bangun di permukaan apa pun dari posisi apa pun. Sebaliknya, ia mengalami kurikulum yang terhuyung -huyung di mana tugas -tugas secara bertahap menjadi lebih kompleks. Pelatihan dimulai dengan skenario sederhana, misalnya bangun dari posisi berbaring di lantai datar. Segera setelah robot telah menguasai tugas ini dengan baik, kondisinya secara bertahap menjadi lebih sulit. Ada posisi awal baru tentang cara bangun dari posisi duduk atau dari berbaring di dinding. Permukaan juga bervariasi, dari tanah yang rata hingga permukaan yang sedikit tidak rata ke medan yang lebih menuntut.
Pelatihan berbasis kurikulum ini memiliki beberapa keunggulan. Di satu sisi, ini memungkinkan eksplorasi ruang solusi yang lebih efisien. Robot ini awalnya berfokus pada aspek -aspek dasar untuk bangun dan belajar menguasainya dalam skenario sederhana. Ini mempercepat proses pembelajaran dan robot mencapai tingkat kinerja yang baik lebih cepat. Di sisi lain, kurikulum meningkatkan generalisasi model. Dengan secara bertahap menghadapi robot dengan tugas yang lebih bervariasi dan kompleks, ia belajar untuk beradaptasi dengan situasi yang berbeda dan untuk mengembangkan strategi yang kuat untuk -up yang bekerja tidak hanya dalam cita -cita tetapi juga di lingkungan nyata. Variasi kondisi pelatihan sangat penting untuk ketahanan sistem di dunia nyata, di mana permukaan yang tidak terduga dan posisi awal adalah aturan dan bukan pengecualian.
Cocok untuk:
Realitas melalui pembatasan gerakan
Aspek penting lain dari host adalah mempertimbangkan penerapan nyata. Simulasi adalah alat yang ampuh untuk pelatihan robot, tetapi dunia nyata tidak setara lebih kompleks dan tidak dapat diprediksi. Agar berhasil menguasai lompatan dari simulasi ke kenyataan, tuan rumah mengimplementasikan dua batasan signifikan pada gerakan yang memastikan bahwa strategi yang dipelajari juga dapat diimplementasikan pada perangkat keras nyata dan tidak merusak robot.
Pembatasan pertama adalah regularisasi kehalusan. Ini bertujuan untuk mengurangi gerakan berosilasi. Dalam simulasi, robot dapat melakukan gerakan yang akan menjadi masalah dalam kenyataan. Sebagai contoh, mereka dapat membuat gerakan yang tersentak -sentak dan gemetar yang bisa berbahaya bagi perangkat keras fisik atau akan menyebabkan perilaku yang tidak stabil. Regrainisasi kehalusan memastikan bahwa gerakan yang dipelajari lebih halus dan cair, yang tidak hanya lebih lembut untuk perangkat keras, tetapi juga mengarah pada perilaku stand-up yang lebih alami dan stabil.
Pembatasan kedua adalah batas kecepatan gerakan implisit. Ini mencegah gerakan yang terlalu cepat atau mendadak. Di sini juga, simulasi sering mewakili kondisi ideal di mana robot dapat melakukan gerakan dengan kecepatan tinggi yang tidak realistis. Namun, di dunia nyata, gerakan mendadak seperti itu dapat menyebabkan kerusakan pada robot, misalnya untuk membebani mesin atau kerusakan pada sambungan. Batas kecepatan gerakan memastikan bahwa gerakan yang dipelajari tetap berada dalam batas fisik perangkat keras yang sebenarnya dan tidak membahayakan robot.
Pembatasan gerakan ini sangat penting untuk transfer SIM-to-Real. Mereka memastikan bahwa strategi yang dipelajari dalam simulasi tidak hanya bekerja secara teoritis, tetapi juga dapat diimplementasikan secara praktis pada robot nyata tanpa kelebihan beban atau merusak perangkat keras. Mereka adalah langkah penting untuk menjembatani kesenjangan antara simulasi dan kenyataan dan menyiapkan robot humanoid untuk digunakan di dunia nyata.
Tes Praktis: Host di Unitree G1
Tes nyata untuk setiap metode kontrol robot adalah implementasi praktis pada perangkat keras nyata. Untuk menunjukkan kinerja host, para peneliti mentransfer strategi kontrol yang dipelajari dalam simulasi ke robot humanoid Unitree G1. UNREE G1 adalah platform humanoid canggih yang ditandai oleh kelincahan, ketahanan dan konstruksi yang realistis. Ini adalah tes bed yang ideal untuk mengevaluasi keterampilan tuan rumah di dunia nyata.
Hasil tes praktis sangat mengesankan dan mengkonfirmasi efektivitas pendekatan inang. Robot UNREE G1, dikendalikan oleh host, menunjukkan kemampuan dampak yang luar biasa dari berbagai posisi. Dia bisa berhasil bangun dari posisi berbaring, dari posisi duduk, dari lutut dan bahkan dari posisi di mana dia bersandar pada benda atau berada di permukaan yang tidak rata. Transmisi keterampilan yang disimulasikan ke dunia nyata hampir halus, yang menggarisbawahi kualitas tinggi transfer sim-to-real dari host.
Terutama penting adalah ketahanan gangguan yang ditunjukkan oleh Unitree G1 yang dikendalikan oleh host. Dalam tes eksperimental, robot dihadapkan dengan kekuatan eksternal, misalnya oleh benjolan atau pukulan. Dia dihadapkan dengan hambatan yang menghalangi nya. Bahkan dimuat dengan beban berat (hingga 12 kg) untuk menguji stabilitas dan kapasitas yang memuat bebannya. Dalam semua situasi ini, robot menunjukkan perlawanan yang luar biasa dan dapat berhasil mengatur tanpa kehilangan atau menggulingkan keseimbangan.
Dalam video demonstrasi yang mengesankan, ketahanan tuan rumah menjadi sangat jelas. Di sana Anda bisa melihat bagaimana seseorang menabrak robot Unitree G1 selama proses awal. Terlepas dari gangguan besar ini, robot tidak dapat dihapus. Dia mengoreksi gerakannya secara real time, mengadaptasi efek yang tidak terduga dan akhirnya bangun dengan aman dan stabil. Demonstrasi ini secara mengesankan menggambarkan penerapan praktis dan keandalan sistem host di lingkungan yang nyata dan tidak terduga.
Cocok untuk:
Studi Ablasi: Interaksi Komponen
Untuk menguji pentingnya komponen individu dari host lebih tepat, para peneliti melakukan studi ablasi yang luas. Dalam studi ini, unsur -unsur individu dari kerangka kerja inang dihapus atau diubah untuk menganalisis pengaruhnya terhadap kinerja keseluruhan. Hasil studi ini memberikan wawasan berharga tentang fungsi host dan mengkonfirmasi pentingnya inovasi pusat.
Hasil utama dari studi ablasi adalah mengkonfirmasi peran yang menentukan dari arsitektur multi-kritis. Ketika para peneliti memodifikasi sistem sedemikian rupa sehingga hanya menggunakan seorang kritikus tunggal, sistem gagal dengan menyedihkan. Itu tidak lagi dapat mempelajari risiko yang sukses dan robot tetap tidak berdaya dalam banyak kasus. Hasil ini menggarisbawahi kepentingan utama arsitektur multi-kritik untuk kinerja tuan rumah dan menegaskan bahwa kritikus khusus sebenarnya memberikan kontribusi yang signifikan terhadap kesuksesan belajar.
Pelatihan berbasis kurikulum juga terbukti menjadi faktor keberhasilan penting dalam studi ablasi. Ketika para peneliti mengganti kurikulum dengan pelatihan acak tanpa peningkatan kesulitan secara bertahap, kinerja sistem memburuk. Robot belajar lebih lambat, mencapai tingkat kinerja yang lebih rendah dan kurang kuat dibandingkan dengan berbagai posisi awal dan substrat. Ini menegaskan asumsi bahwa pelatihan berbasis kurikulum meningkatkan efisiensi proses pembelajaran dan meningkatkan generalisasi model.
Pembatasan gerakan yang diimplementasikan juga berkontribusi secara signifikan terhadap total output, terutama yang berkaitan dengan penerapan praktis. Ketika para peneliti menghapus regularisasi kehalusan dan batas kecepatan pergerakan, robot masih belajar dalam simulasi, tetapi dalam kenyataannya mereka kurang stabil dan menyebabkan lebih sering jatuh atau menyebabkan gerakan yang tidak diinginkan dan tersentak -sentak. Ini menunjukkan bahwa pembatasan gerakan sedikit membatasi fleksibilitas sistem dalam simulasi, tetapi sangat penting di dunia nyata untuk memastikan perilaku yang kuat, aman, dan ramah perangkat keras.
Host: Sebuah loncatan untuk robot humanoid serbaguna
Kemampuan untuk bangkit dari posisi yang berbeda mungkin tampak sepele pada pandangan pertama, tetapi sebenarnya adalah bagian mendasar dari teka -teki untuk pengembangan robot humanoid yang benar -benar serbaguna dan otonom. Ini adalah dasar untuk integrasi ke dalam sistem penggerak dan manipulasi yang lebih kompleks dan membuka berbagai aplikasi baru. Bayangkan bahwa robot tidak hanya bisa bangun, tetapi juga bergerak mulus di antara tugas yang berbeda - bangun dari sofa, pergi ke meja, ambil benda, hindari rintangan dan bangun ketika dia tersandung. Jenis interaksi yang mulus dengan lingkungan ini, yang tentu saja merupakan hal bagi kita manusia, adalah tujuan robotika humanoid dan tuan rumah membawa kita langkah yang menentukan lebih dekat dengan tujuan ini.
Tuan rumah dapat digunakan dengan tuan rumah di masa depan di berbagai bidang di mana bentuk manusia dan kemampuan mereka untuk berinteraksi dengan lingkungan manusia menguntungkan. Dalam keperawatan, mereka dapat mendukung orang yang lebih tua atau sakit, membantu mereka bangun dan duduk, cukup objek atau membantu dalam rumah tangga. Di area layanan, mereka dapat digunakan di hotel, restoran atau toko untuk mengoperasikan pelanggan, mengangkut barang atau memberikan informasi. Di lingkungan yang berbahaya, seperti relief bencana atau di pabrik industri, mereka dapat mengambil tugas yang terlalu berisiko atau terlalu melelahkan bagi orang.
Selain itu, kemampuan untuk bangun juga penting untuk produksi yang keras kepala. Terjun adalah masalah umum dengan robot humanoid, terutama di lingkungan yang tidak rata atau dinamis. Robot yang tidak bisa bangun secara mandiri setelah jatuh dengan cepat tidak berdaya di lingkungan seperti itu. Host menawarkan solusi di sini karena memungkinkan robot muncul kembali dari lokasi yang tidak terduga dan melanjutkan tugasnya. Ini meningkatkan keandalan dan keamanan robot humanoid dan membuatnya lebih kuat dan lebih praktis.
Tuan rumah membuka jalan bagi generasi baru robot humanoid
Host lebih dari sekadar pengembangan lebih lanjut dari metode yang ada; Ini adalah terobosan yang signifikan dalam kontrol robot humanoid. Melalui penggunaan inovatif pembelajaran penguatan dengan arsitektur multi-kritis dan pelatihan berbasis kurikulum, ini mengatasi pembatasan pendekatan sebelumnya dan memungkinkan robot berdiri dari berbagai posisi yang luar biasa dan pada berbagai macam permukaan. Transfer yang berhasil dari simulasi ke robot nyata, menunjukkan pada Unitre G1, dan ketahanan yang mengesankan untuk gangguan menggarisbawahi potensi besar dari metode ini untuk aplikasi praktis.
Tuan rumah adalah langkah penting dalam perjalanan ke robot humanoid yang tidak hanya mengesankan di laboratorium, tetapi juga dapat menawarkan nilai tambah nyata di dunia nyata. Ini membawa kita lebih dekat ke visi masa depan di mana robot humanoid diintegrasikan dengan mulus ke dalam kehidupan kita sehari -hari, mendukung kita dalam tugas yang beragam dan membuat hidup kita lebih nyaman, lebih nyaman dan efisien. Dengan teknologi seperti Host, ide robot humanoid yang dulu futuristik yang menyertai kita dalam kehidupan sehari -hari menjadi realitas yang lebih dan lebih nyata.
Cocok untuk:
Mitra pemasaran global dan pengembangan bisnis Anda
☑️ Bahasa bisnis kami adalah Inggris atau Jerman
☑️ BARU: Korespondensi dalam bahasa nasional Anda!
Konrad Wolfenstein
Saya akan dengan senang hati melayani Anda dan tim saya sebagai penasihat pribadi.
Anda dapat menghubungi saya dengan mengisi formulir kontak atau cukup hubungi saya di +49 89 89 674 804 (Munich) . Alamat email saya adalah: wolfenstein ∂ xpert.digital
Saya menantikan proyek bersama kita.
