Pubblicato il: 18 marzo 2025 / Aggiornamento dal 18 marzo 2025 - Autore: Konrad Wolfenstein
Controllo umanoide che si stacca: imparare ad alzarsi con gli ospiti, la svolta per i robot nell'immagine di vita quotidiana: Humanoid-Standup.Github.io
Più che alzarsi: l'host apre la strada a robot umanoidi autonomi e versatili
Dalla simulazione alla realtà: come i robot umanoidi ospiti insegna il lavoratore autonomo
Nell'affascinante mondo della robotica umanoide, in cui le macchine imitano sempre più capacità umane, un'abilità apparentemente semplice ma fondamentalmente importante è svolgere un ruolo centrale: alzarsi. È una questione ovviamente per noi umani, un movimento inconscio che eseguiamo innumerevoli volte ogni giorno. Ma per un robot umanoide, alzarsi è una sfida complessa che richiede l'interazione di un controllo sofisticato, sensori precisi e algoritmi intelligenti. Tuttavia, questa capacità non è solo un'impressionante dimostrazione di arte ingegneristica, ma anche un prerequisito essenziale per i robot umanoidi trova il loro posto nella nostra vita quotidiana e può supportarci in una varietà di aree di responsabilità.
Alzarsi da diverse posizioni è molto più di una semplice funzione aggiuntiva. È la base per l'autonomia e la versatilità dei robot umanoidi. Immagina che un robot dovrebbe aiutarti in famiglia, assistere a cure o lavorare in ambienti pericolosi. In tutti questi scenari, la capacità di impostare indipendentemente da luoghi diversi è di importanza cruciale. Un robot che funziona solo in posizioni iniziali ideali e rimane impotente quando cade è semplicemente inutilizzabile nel mondo reale. Lo sviluppo di strategie robuste e versatili su -up è quindi un passo chiave per portare robot umanoidi dal laboratorio di ricerca al mondo reale.
Gli approcci precedenti per risolvere questo problema hanno spesso raggiunto i loro limiti. Molti erano basati su movimenti faticosamente preprogrammati che funzionavano in ambienti controllati, ma raggiunsero rapidamente i loro limiti nella realtà imprevedibile. Questi sistemi rigidi erano inflessibili, non potevano adattarsi alle condizioni cambiate e fallire miseramente quando il robot atterrò in una posizione inaspettata o era su superfici irregolari. Altri approcci si basano su ambienti di simulazione complessi, i cui risultati erano spesso difficili da trasferire a robot reali. Il salto dalla simulazione alla realtà, il cosiddetto "trasferimento da sim-real", si è rivelato essere il blocco inciampare di molti approcci di ricerca promettenti.
In questo contesto, un quadro innovativo entra nel palcoscenico che potrebbe fondamentalmente cambiare il modo in cui pensiamo di alzare i robot umanoidi: ospite, abbreviazione del controllo umanoide che si stacca. L'host è più di un altro metodo; È un turno di paradigma. Sviluppato da un consorzio di famose università in Asia , tra cui la Shanghai Jiao Tong University, l'Università di Hong Kong, l'Università di Zhejiang e l'Università cinese di Hong Kong, pause con gli approcci tradizionali e prende un modo completamente nuovo di insegnare robot umanoidi - in un modo che sia sorprendentemente versatile, robusto e realistico.
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Host: un framework che impara dagli errori
Il nucleo dell'innovazione ospite risiede nell'uso dell'apprendimento del rinforzo (RL), un metodo di apprendimento automatico che si ispira al modo in cui le persone e gli animali imparano. Immagina di insegnare a un bambino in bicicletta. Non gli danno istruzioni dettagliate per ogni movimento muscolare, ma semplicemente lascianolo provare. Se il bambino cade lì, corregge i suoi movimenti al prossimo tentativo. Attraverso tentativi ed errori, il bambino impara gradualmente a padroneggiare la bici attraverso un feedback positivo e negativo. L'apprendimento del rinforzo funziona secondo un principio simile.
Nel caso dell'ospite, un robot umanoide viene collocato in un ambiente simulato e si confronta con il compito di alzarsi da diverse posizioni. Il robot funge da "agente" in quest'area. Esegue azioni, in questo caso i movimenti delle sue articolazioni e del suo corpo. Per ogni campagna, riceve una "ricompensa" o "punizione", a seconda del successo. Se si alza, riceve una ricompensa positiva. Se cade o fa movimenti indesiderati, riceve una ricompensa negativa. Attraverso innumerevoli tentativi di acquisire esperienza e l'ottimizzazione delle sue strategie, il robot impara gradualmente a sviluppare la migliore strategia di supporto possibile.
La differenza decisiva per i precedenti approcci basati su RL è che l'host impara da zero. Non vengono utilizzati movimenti preprogrammati, nessuna dimostrazione umana o altre conoscenze precedenti. Il robot inizia con un "foglio vuoto" e sviluppa le sue strategie in termini di alimentazione in modo completamente indipendente. Questo è un progresso fondamentale, perché consente al sistema di trovare soluzioni che potrebbero andare ben oltre ciò che gli ingegneri umani avrebbero potuto trovare. Inoltre, il sistema lo rende estremamente adattabile perché non si basa su ipotesi rigide o pregiudizi umani.
La magia dell'architettura multi-critica
Un altro cuore dell'innovazione ospite è l'architettura multi-critica. Per capirlo, dobbiamo affrontare brevemente il funzionamento dell'apprendimento del rinforzo. Ci sono due componenti centrali nei tipici sistemi RL: l'attuatore e il critico. L'attuatore è, per così dire, il cervello del robot che seleziona le azioni, cioè decide quali movimenti dovrebbero essere eseguiti. Il critico valuta le azioni dell'attuatore e gli dà un feedback. Dice all'attuatore se le sue azioni erano buone o cattive e come possono essere migliorate. Negli approcci RL tradizionali di solito c'è solo un critico.
L'host si rompe con questa convention e invece si basa su diversi critici specializzati. Immagina che ci siano diversi aspetti quando si alza che sono importanti: tieni l'equilibrio, prendi la postura giusta, coordina i giunti, controlla l'impulso rotante. Ognuno di questi aspetti potrebbe essere valutato dal proprio "esperto". Questo è esattamente ciò che rende l'architettura multi-critica. L'host utilizza diverse reti critiche, ognuna delle quali è specializzata in un certo aspetto del processo di partenza. Un critico potrebbe, ad esempio, valutare l'equilibrio, un altro il coordinamento congiunto e una terza parte all'impulso rotante.
Questa divisione in critici specializzati ha dimostrato di essere estremamente efficace. Risolve un problema che si verifica spesso nei sistemi RL tradizionali: l'interferenza negativa. Se un singolo critico cerca di valutare tutti gli aspetti di un compito complesso allo stesso tempo, possono verificarsi conflitti e confusione. I vari obiettivi di apprendimento possono ostacolarsi a vicenda e rallentare il processo di apprendimento o addirittura farlo fallire. L'architettura multi-critica aggira questo problema smontando il compito di apprendimento in sotterranei più piccoli e più chiari e usando un critico specializzato per ogni compito parziale. L'attuatore riceve quindi feedback da tutti i critici e impara a combinare in modo ottimale i vari aspetti dell'allenamento.
Questa architettura multi-critica è particolarmente rilevante per il complesso compito di alzarsi. Alzarsi richiede una varietà di abilità motorie e un controllo preciso dell'impulso rotante per mantenere l'equilibrio e non cadere. Attraverso i critici specializzati, l'host può addestrare e ottimizzare specificamente questi diversi aspetti dell'allenamento, il che porta a risultati significativamente migliori rispetto agli approcci convenzionali con un singolo critico. Nei loro studi, i ricercatori hanno dimostrato che l'architettura multi-critica consente un salto significativo delle prestazioni e ha permesso all'ospite di sviluppare strategie di stand-up che sarebbero irraggiungibili usando metodi convenzionali.
Apprendimento del curriculum: dal semplice al complesso
Un'altra chiave per il successo dell'ospite è la formazione basata sul curriculum. Questo metodo si basa sul processo di apprendimento umano, in cui apprendiamo gradualmente abilità complesse, a partire da semplici basi e quindi a lavorare lentamente a noi. Pensa all'esempio del ciclismo. Prima che un bambino impara a guidare su due ruote, può imparare a mantenere l'equilibrio su una girante o guidare con bici di supporto. Questi esercizi preparativi rendono più semplice il processo di apprendimento successivo e garantiscono progressi più rapidi e di successo.
L'host ha implementato un principio simile. Il robot non si confronta con il compito più difficile fin dall'inizio, vale a dire per alzarsi su qualsiasi superficie da qualsiasi posizione. Invece, è sottoposto a un curriculum sfaldato in cui i compiti diventano gradualmente più complessi. L'allenamento inizia con scenari semplici, ad esempio alzarsi da una posizione sdraiata sul pavimento piatto. Non appena il robot ha imparato bene questo compito, le condizioni diventano gradualmente più difficili. Ci sono nuove posizioni di partenza su come alzarsi da una posizione seduta o da sdraiarsi su un muro. Anche la superficie è varia, dal terreno di livello a superfici leggermente irregolari a terreni più impegnativi.
Questo addestramento basato su curriculum presenta diversi vantaggi. Da un lato, consente un'esplorazione più efficiente dello spazio della soluzione. Il robot inizialmente si concentra sugli aspetti di base per alzarsi e impara a padroneggiarli in scenari semplici. Ciò accelera il processo di apprendimento e il robot raggiunge un buon livello di prestazioni più velocemente. D'altra parte, il curriculum migliora la generalizzazione del modello. Affrontando gradualmente il robot con compiti più vari e complessi, impara ad adattarsi a diverse situazioni e a sviluppare strategie robuste a -up che funzionano non solo negli ideali ma anche in ambienti reali. La varietà di condizioni di allenamento è cruciale per la robustezza del sistema nel mondo reale, in cui le superfici imprevedibili e le posizioni di partenza sono la regola e non l'eccezione.
Adatto a:
- Il navigatore robot umanoide Alpha α e lo Zhejiang Humanoid Robot Innovation Center di SUPCON (Cina)
Realtà attraverso le restrizioni del movimento
Un altro aspetto importante dell'host sta tenendo conto dell'applicabilità reale. Le simulazioni sono uno strumento potente per la formazione di robot, ma il mondo reale è più complesso e imprevedibile. Al fine di padroneggiare con successo il salto dalla simulazione alla realtà, l'host implementa due significative restrizioni ai movimenti che garantiscono che le strategie apprese possano essere implementate anche su hardware reale e non danneggiano il robot.
La prima restrizione è la regolarizzazione della fluidità. Ciò mira a ridurre i movimenti oscillanti. Nelle simulazioni, i robot possono effettuare movimenti che sarebbero problematici nella realtà. Ad esempio, potrebbero rendere movimenti a scatti e tremanti che potrebbero essere dannosi per l'hardware fisico o portare a un comportamento instabile. La regolarizzazione della levigatezza garantisce che i movimenti appresi siano più fluidi e fluidi, il che non è solo più delicato per l'hardware, ma porta anche a un comportamento di stand-up più naturale e stabile.
La seconda restrizione è il limite di velocità di movimento implicito. Questo impedisce movimenti troppo veloci o bruschi. Anche qui le simulazioni rappresentano spesso condizioni idealizzate in cui i robot potrebbero eseguire movimenti con velocità irrealisticamente elevate. Nel mondo reale, tuttavia, tali movimenti bruschi possono causare danni al robot, ad esempio per sovraccaricare i motori o il danno alle articolazioni. Il limite di velocità di movimento garantisce che i movimenti appresi rimangono entro i limiti fisici dell'hardware reale e non mettono in pericolo il robot.
Queste restrizioni al movimento sono cruciali per il trasferimento da SIM-REAL. Assicurano che le strategie apprese nella simulazione non solo funzionino teoricamente, ma possano anche essere praticamente implementate su robot reali senza sovraccaricare o danneggiare l'hardware. Sono un passo importante per colmare il divario tra simulazione e realtà e preparare robot umanoidi per l'uso nel mondo reale.
Il test pratico: host su Unitree G1
Il vero test per ogni metodo di controllo del robot è l'implementazione pratica sull'hardware reale. Al fine di dimostrare le prestazioni dell'ospite, i ricercatori hanno trasferito le strategie di controllo apprese nella simulazione al robot umanoide Unitree G1. UNTREE G1 è una piattaforma umanoide avanzata che è caratterizzata dalla sua agilità, robustezza e costruzione realistica. È un letto di prova ideale per valutare le capacità dell'ospite nel mondo reale.
I risultati dei test pratici sono stati impressionanti e hanno confermato l'efficacia dell'approccio ospite. Il robot Untree G1, controllato dall'host, ha mostrato notevoli capacità di impatto da un'ampia varietà di posizioni. Era in grado di alzarsi con successo da una posizione bugiarda, da una posizione seduta, dalle ginocchia e persino dalle posizioni in cui si appoggiava contro oggetti o era sulla superficie irregolare. La trasmissione delle abilità simulate nel mondo reale è stata quasi fluida, il che sottolinea l'alta qualità del trasferimento da SIM-REAL dall'host.
Particolarmente degno di nota è la robustezza dei disturbi che hanno dimostrato l'UITree G1 controllato dall'ospite. Nei test sperimentali, il robot si è confrontato con forze esterne, ad esempio da dossi o colpi. Si trovava di fronte a ostacoli che bloccarono il suo. Era persino carico di carichi pesanti (fino a 12 kg) per testare la sua stabilità e capacità di carico. In tutte queste situazioni, il robot ha mostrato una notevole resistenza ed è stato in grado di impostare con successo senza perdere o rovesciare l'equilibrio.
In un video dimostrativo impressionante, la robustezza dell'ospite è diventata particolarmente chiara. Lì potevi vedere come una persona si è imbattuta nel robot Unitree G1 durante il processo di partenza. Nonostante questi enormi disturbi, il robot non poteva essere rimosso. Ha corretto i suoi movimenti in tempo reale, ha adattato gli effetti inaspettati e alla fine si è alzato in modo sicuro e stabile. Questa dimostrazione illustra in modo impressionante l'applicabilità pratica e l'affidabilità del sistema ospitante in ambienti reali e imprevedibili.
Adatto a:
Studi sull'ablazione: l'interazione dei componenti
Al fine di esaminare l'importanza dei singoli componenti degli ospiti in modo più preciso, i ricercatori hanno condotto ampi studi di ablazione. In questi studi, gli elementi individuali dei quadri ospiti sono stati rimossi o modificati per analizzare la loro influenza sulle prestazioni complessive. I risultati di questi studi hanno fornito preziose informazioni sul funzionamento degli ospiti e hanno confermato l'importanza delle innovazioni centrali.
Un risultato centrale degli studi di ablazione è stato confermare il ruolo decisivo dell'architettura multi-critica. Quando i ricercatori hanno modificato il sistema in modo tale da utilizzare solo un singolo critico, il sistema ha fallito pietoso. Non è stato più in grado di apprendere rischi riusciti e il robot è rimasto impotente nella maggior parte dei casi. Questo risultato sottolinea l'importanza centrale dell'architettura multi-critica per le prestazioni dell'ospite e conferma che i critici specializzati effettivamente danno un contributo significativo al successo dell'apprendimento.
La formazione basata sul curriculum si è rivelata anche un importante fattore di successo negli studi di ablazione. Quando i ricercatori hanno sostituito il curriculum mediante allenamento casuale senza un graduale aumento della difficoltà, le prestazioni del sistema sono peggiorate. Il robot ha imparato più lentamente, ha raggiunto un livello inferiore di prestazioni ed è stato meno robusto rispetto a varie posizioni di partenza e substrati. Ciò conferma il presupposto che la formazione basata sul curriculum migliora l'efficienza del processo di apprendimento e aumenta la generalizzazione del modello.
Le restrizioni di movimento implementate hanno anche contribuito in modo significativo alla produzione totale, in particolare per quanto riguarda l'applicabilità pratica. Quando i ricercatori hanno rimosso la regolarizzazione della levigatezza e il limite di velocità di movimento, il robot ha ancora imparato nella simulazione, ma in realtà erano meno stabili e hanno portato più spesso a cadere o portare a movimenti indesiderati e a scatti. Ciò dimostra che le restrizioni al movimento limitano leggermente la flessibilità del sistema nella simulazione, ma sono essenziali nel mondo reale per garantire un comportamento robusto, sicuro e hardware.
Host: un trampolino di lancio per robot umanoidi versatili
La capacità di alzarsi da diverse posizioni può sembrare banale a prima vista, ma in realtà è un pezzo fondamentale per lo sviluppo di robot umanoidi davvero versatili e autonomi. È la base per l'integrazione in sistemi di locomozione e manipolazione più complessi e apre una varietà di nuove applicazioni. Immagina che un robot non solo possa alzarsi, ma anche muoversi perfettamente tra compiti diversi: alzarsi dal divano, andare al tavolo, prendere oggetti, evitare ostacoli e alzarsi quando inciampa. Questo tipo di interazione senza soluzione di continuità con l'ambiente, che è ovviamente per noi umani, è l'obiettivo della robotica e dell'ospite umanoide che ci avvicina a questo obiettivo.
L'host potrebbe essere utilizzato con l'ospite in futuro in una varietà di aree in cui la loro forma umana e la loro capacità di interagire con l'ambiente umano sono vantaggiose. Nell'infermieristica, potrebbero supportare i più anziani o malati, aiutarli a alzarsi e sedersi, abbastanza oggetti o aiutare in casa. Nell'area di servizio, potrebbero essere utilizzati in hotel, ristoranti o negozi per gestire clienti, trasportare merci o fornire informazioni. In ambienti pericolosi, come i rilievi di catastrofe o nelle piante industriali, potrebbero assumere compiti troppo rischiosi o troppo estenuanti per le persone.
Inoltre, la capacità di alzarsi è anche essenziale per la produzione ostinata. Le cadute sono un problema comune con i robot umanoidi, specialmente in ambienti irregolari o dinamici. Un robot che non può alzarsi in modo indipendente dopo una caduta è rapidamente indifeso in tali ambienti. Host offre una soluzione qui perché consente al robot di riapparire da posizioni inaspettate e continuare il suo compito. Ciò aumenta l'affidabilità e la sicurezza dei robot umanoidi e li rende strumenti più robusti e più pratici.
L'host apre la strada a una nuova generazione di robot umanoidi
L'host è molto più di un ulteriore sviluppo dei metodi esistenti; È una svolta significativa nel controllo dei robot umanoidi. Attraverso l'uso innovativo dell'apprendimento del rinforzo con l'architettura multi-critica e la formazione basata sul curriculum, supera le restrizioni di approcci precedenti e consente ai robot di resistere da una notevole varietà di posizioni e su una vasta gamma di superfici. Il trasferimento riuscito dalla simulazione al vero robot, dimostra l'UITRE G1 e una robustezza impressionante ai disturbi sottolinea l'enorme potenziale di questo metodo per applicazioni pratiche.
L'host è un passo importante sulla strada per i robot umanoidi che non solo impressionano in laboratorio, ma possono anche offrire un vero valore aggiunto nel mondo reale. Ci avvicina alla visione di un futuro in cui i robot umanoidi sono perfettamente integrati nella nostra vita quotidiana, ci supportano in diversi compiti e rendono le nostre vite più comode, più confortevoli ed efficienti. Con tecnologie come l'ospite, l'idea un tempo futuristica dei robot umanoidi che ci accompagnano nella nostra vita quotidiana diventa sempre più una realtà tangibile.
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