Gepubliceerd op: 18 maart 2025 / UPDATE VAN: 18 maart 2025 - Auteur: Konrad Wolfenstein
Humanoid Stand-Up Control: Leren om op te staan met gastheren-de doorbraak voor robots in het dagelijkse Life-beeld: Humanoid-Standup.github.io
Meer dan alleen opstaan: gastheer maakt de weg vrij voor autonome en veelzijdige humanoïde robots
Van de simulatie tot de realiteit: hoe gastheer van humanoïde robots het zelfwerkzaamheden leren
In de fascinerende wereld van humanoïde robotica, waarin machines steeds meer menselijke vaardigheden imiteren, is een schijnbaar eenvoudige maar fundamenteel belangrijke vaardigheid een centrale rol spelen: opstaan. Het is vanzelfsprekend voor ons mensen, een onbewuste beweging die we elke dag talloze keren presteren. Maar voor een humanoïde robot is het opstaan een complexe uitdaging die de interactie van geavanceerde controle, precieze sensoren en intelligente algoritmen vereist. Dit vermogen is echter niet alleen een indrukwekkende demonstratie van technische kunst, maar ook een essentiële voorwaarde voor humanoïde robots vinden hun plaats in ons dagelijks leven en kunnen ons ondersteunen op verschillende verantwoordelijkheidsgebieden.
Uit opstaan van verschillende posities is veel meer dan alleen een leuke extra functie. Het is de basis voor autonomie en veelzijdigheid van humanoïde robots. Stel je voor dat een robot je zou moeten helpen in het huishouden, helpen bij de zorg of het werken in gevaarlijke omgevingen. In al deze scenario's is het vermogen om onafhankelijk van verschillende locaties op te zetten van cruciaal belang. Een robot die alleen werkt in ideale startposities en hulpeloos blijft wanneer vallen gewoon onbruikbaar is in de echte wereld. De ontwikkeling van robuuste en veelzijdige UP -Up -strategieën is daarom een belangrijke stap om humanoïde robots van het onderzoekslaboratorium naar de echte wereld te brengen.
Eerdere benaderingen om dit probleem op te lossen, bereikten vaak hun grenzen. Velen waren gebaseerd op moeizaam voorgeprogrammeerde bewegingen die in gecontroleerde omgevingen werkten, maar bereikten snel hun grenzen in onvoorspelbare realiteit. Deze rigide systemen waren inflexibel, konden zich niet aanpassen aan veranderde omstandigheden en faalden jammerlijk wanneer de robot in een onverwachte positie landde of op ongelijke oppervlakken stond. Andere benaderingen zijn gebaseerd op complexe simulatieomgevingen, waarvan de resultaten vaak moeilijk waren over te dragen naar echte robots. De sprong van de simulatie naar de realiteit, de zogenaamde "Sim-naar-Real Transfer", bleek het struikelblok te zijn van vele veelbelovende onderzoeksbenaderingen.
In deze context komt een innovatief raamwerk het podium binnen dat de manier waarop we denken over het opstaan van humanoïde robots in fundamenteel kan veranderen: gastheer, kort voor de opstand van de humanoïde. Host is meer dan alleen een andere methode; Het is een paradigmaverschuiving. Ontwikkeld door een consortium van gerenommeerde universiteiten in Azië , waaronder de Shanghai Jiao Tong University, de Universiteit van Hong Kong, Zhejiang University en de Chinese Universiteit van Hong Kong, organiseren pauzes met traditionele benaderingen en neemt een volledig nieuwe manier om humanoïde robots te onderwijzen - op een manier die verbazingwekkend veelzijdig, robust en realistisch is.
Geschikt hiervoor:
Gastheer: een raamwerk dat leert van fouten
De kern van de gastheerinnovatie ligt in het gebruik van versterking leren (RL), een methode van machine learning die is geïnspireerd door de manier waarop mensen en dieren leren. Stel je voor dat je een kinderfietsen leert. Ze geven hem geen gedetailleerde instructies voor elke spierbeweging, maar laat het gewoon proberen. Als het kind daar valt, corrigeert het zijn bewegingen bij de volgende poging. Door poging en fouten leert het kind geleidelijk de fiets onder de knie te krijgen door positieve en negatieve feedback. Versterkingsonderwijs werkt volgens een soortgelijk principe.
In het geval van de gastheer wordt een humanoïde robot in een gesimuleerde omgeving geplaatst en geconfronteerd met de taak om uit verschillende posities op te staan. De robot fungeert als een "agent" op dit gebied. Het voert acties uit, in dit geval bewegingen van zijn gewrichten en zijn lichaam. Voor elke campagne ontvangt hij een "beloning" of "straf", afhankelijk van hoe succesvol het was. Als hij opstaat, krijgt hij een positieve beloning. Als het valt of ongewenste bewegingen maakt, ontvangt hij een negatieve beloning. Door talloze pogingen om ervaring op te doen en de optimalisatie van haar strategieën, leert de robot geleidelijk de best mogelijke stand -upstrategie te ontwikkelen.
Het beslissende verschil met eerdere op RL gebaseerde benaderingen is dat gastheer helemaal opnieuw leert. Er worden geen voorgeprogrammeerde bewegingen, geen menselijke demonstraties of andere eerdere kennis gebruikt. De robot begint met een "lege vel" en ontwikkelt zijn strategieën volledig onafhankelijk. Dit is een fundamentele vooruitgang, omdat het het systeem in staat stelt oplossingen te vinden die veel verder kunnen gaan dan wat menselijke ingenieurs hadden kunnen bedenken. Bovendien maakt het systeem het uiterst aanpasbaar omdat het niet afhankelijk is van rigide veronderstellingen of menselijke vooringenomenheid.
De magie van de multi-kritische architectuur
Een ander hart van gastheerinnovatie is de multi-kritische architectuur. Om dat te begrijpen, moeten we kort omgaan met het functioneren van het leren van versterking. Er zijn twee centrale componenten in typische RL -systemen: de actuator en de criticus. De actuator is bij wijze van spreken de hersenen van de robot die de acties selecteert, d.w.z. bepaalt welke bewegingen moeten worden uitgevoerd. De criticus evalueert de acties van de actuator en geeft hem feedback. Hij vertelt de actuator of zijn acties goed of slecht waren en hoe ze kunnen worden verbeterd. In traditionele RL -benaderingen is er meestal slechts één criticus.
Gastheer breekt met deze conventie en vertrouwt in plaats daarvan op verschillende gespecialiseerde critici. Stel je voor dat er verschillende aspecten zijn bij het opstaan die belangrijk zijn: houd evenwicht, neem de juiste houding, coördineren gewrichten, controleer de roterende impuls. Elk van deze aspecten kan worden geëvalueerd door zijn eigen "expert". Dit is precies wat de multi-kritische architectuur maakt. Host gebruikt verschillende critici -netwerken, die elk gespecialiseerd zijn in een bepaald aspect van het startproces. De ene criticus zou bijvoorbeeld het saldo kunnen beoordelen, de andere de gezamenlijke coördinatie en een derde partij bij de roterende impuls.
Deze divisie in gespecialiseerde critici is uiterst effectief gebleken. Het lost een probleem op dat vaak voorkomt in traditionele RL -systemen: de negatieve interferentie. Als een enkele criticus probeert alle aspecten van een complexe taak tegelijkertijd te evalueren, kunnen er conflicten en verwarring optreden. De verschillende leerdoelen kunnen elkaar belemmeren en het leerproces vertragen of zelfs laten falen. De multi-kritische architectuur omzeilt dit probleem door de leertaak te demonteren in kleinere, duidelijkere subtaken en een gespecialiseerde criticus te gebruiken voor elke gedeeltelijke taak. De actuator ontvangt vervolgens feedback van alle critici en leert om de verschillende aspecten van het opstaan optimaal te combineren.
Deze multi-kritische architectuur is vooral relevant voor de complexe taak om op te staan. Opstaan vereist een verscheidenheid aan fijne motorische vaardigheden en een precieze controle van de roterende impuls om de balans te behouden en niet om te vallen. Door de gespecialiseerde critici kan gastheer deze verschillende aspecten van het opstaan specifiek trainen en optimaliseren, wat leidt tot aanzienlijk betere resultaten dan conventionele benaderingen met een enkele criticus. In hun studies hebben de onderzoekers aangetoond dat de multi-kritische architectuur een aanzienlijke sprong in de prestaties mogelijk maakt en host in staat stelt stand-upstrategieën te ontwikkelen die onbereikbaar zouden zijn met behulp van conventionele methoden.
Curriculum leren: van het eenvoudige tot het complex
Een andere sleutel tot het succes van de host is de opleiding op basis van curriculum. Deze methode is gebaseerd op het menselijke leerproces, waarin we geleidelijk complexe vaardigheden leren, beginnend met eenvoudige basisbeginselen en vervolgens langzaam aan ons werken. Denk na over het voorbeeld van fietsen. Voordat een kind leert rijden op twee wielen, kan het leren om uw evenwicht op een waaier te houden of met ondersteunende fietsen te rijden. Deze voorbereidende oefeningen maken het latere leerproces eenvoudiger en zorgen voor snellere en meer succesvolle vooruitgang.
Host implementeerde een soortgelijk principe. De robot wordt vanaf het begin niet geconfronteerd met de moeilijkste taak, namelijk om op een oppervlak van elke positie te komen. In plaats daarvan wordt het onderworpen aan een gespreid curriculum waarin de taken geleidelijk complexer worden. De training begint met eenvoudige scenario's, bijvoorbeeld opstaan vanuit een liggende positie op de vlakke vloer. Zodra de robot deze taak goed onder de knie heeft, worden de omstandigheden geleidelijk moeilijker. Er zijn nieuwe startposities over hoe u vanuit een zittende positie kunt opstaan of op een muur kunt liggen. Het oppervlak is ook gevarieerd, van vlakke grond tot enigszins ongelijke oppervlakken tot meer veeleisend terrein.
Deze training op basis van curriculum heeft verschillende voordelen. Enerzijds maakt het efficiënter verkenning van de oplossingsruimte mogelijk. De robot richt zich aanvankelijk op de basisaspecten van opstaan en leert ze in eenvoudige scenario's onder de knie te krijgen. Dit versnelt het leerproces en de robot bereikt een goed prestatieniveau sneller. Aan de andere kant verbetert het curriculum de generalisatie van het model. Door de robot geleidelijk te confronteren met meer gevarieerde en complexe taken, leert hij zich aan te passen aan verschillende situaties en robuuste -up -tot -up strategieën te ontwikkelen die niet alleen in idealen werken, maar ook in echte omgevingen. De verscheidenheid aan trainingsomstandigheden is cruciaal voor de robuustheid van het systeem in de echte wereld, waar onvoorspelbare oppervlakken en startposities de regel zijn en niet de uitzondering.
Geschikt hiervoor:
Realiteit door bewegingsbeperkingen
Een ander belangrijk aspect van de gastheer is rekening houden met reële toepasbaarheid. Simulaties zijn een krachtig hulpmiddel voor het trainen van robots, maar de echte wereld is ongelijker complexer en onvoorspelbaarder. Om de sprong van de simulatie naar de realiteit met succes te beheersen, implementeert gastheer twee belangrijke beperkingen op beweging die ervoor zorgen dat de geleerde strategieën ook kunnen worden geïmplementeerd op echte hardware en de robot niet kunnen beschadigen.
De eerste beperking is de regularisatie van de gladheid. Dit beoogt oscillerende bewegingen te verminderen. In simulaties kunnen robots bewegingen uitvoeren die in werkelijkheid problematisch zouden zijn. Ze kunnen bijvoorbeeld schokkerige, trillende bewegingen maken die schadelijk kunnen zijn voor de fysieke hardware of zouden leiden tot onstabiel gedrag. De soepele regularisatie zorgt ervoor dat de geleerde bewegingen soepeler en vloeiend zijn, wat niet alleen zachter is voor de hardware, maar ook leidt tot een meer natuurlijk en stabiel stand-upgedrag.
De tweede beperking is de impliciete limiet van de bewegingssnelheid. Dit voorkomt te snel of abrupte bewegingen. Ook hier vertegenwoordigen simulaties vaak geïdealiseerde omstandigheden waarin robots bewegingen kunnen uitvoeren met onrealistisch hoge snelheden. In de echte wereld kunnen dergelijke abrupte bewegingen echter leiden tot schade aan de robot, bijvoorbeeld om de motoren of schade aan de gewrichten te overbelasten. De bewegingssnelheidslimiet zorgt ervoor dat de geleerde bewegingen binnen de fysieke grenzen van de echte hardware blijven en de robot niet in gevaar brengen.
Deze beperkingen op beweging zijn cruciaal voor de sim-naar-reale overdracht. Ze zorgen ervoor dat de strategieën die in de simulatie zijn geleerd niet alleen theoretisch werken, maar ook praktisch kunnen worden geïmplementeerd op echte robots zonder de hardware te overbelasten of te beschadigen. Ze zijn een belangrijke stap om de kloof tussen simulatie en realiteit te overbruggen en humanoïde robots voor te bereiden op gebruik in de echte wereld.
De praktische test: host op de Unitree G1
De echte test voor elke robotbesturingsmethode is de praktische implementatie op echte hardware. Om de prestaties van de gastheer aan te tonen, hebben de onderzoekers de besturingsstrategieën overgedragen die in de simulatie zijn geleerd naar de Unitree G1 Humanoid Robot. De Unstree G1 is een geavanceerd humanoïde platform dat wordt gekenmerkt door zijn behendigheid, robuustheid en realistische constructie. Het is een ideaal testbed om de vaardigheden van gastheer in de echte wereld te evalueren.
De resultaten van de praktische tests waren indrukwekkend en bevestigden de effectiviteit van de gastheerbenadering. De Unstree G1 -robot, gecontroleerd door gastheer, vertoonde opmerkelijke impactmogelijkheden uit een breed scala aan posities. Hij was in staat om met succes op te staan vanuit een liggende positie, vanuit een zittende positie, van de knieën en zelfs van posities waarin hij tegen objecten leunde of op het ongelijke oppervlak stond. De overdracht van de gesimuleerde vaardigheden naar de echte wereld was bijna soepel, wat de hoge kwaliteit van de sim-naar-reale overdracht van gastheer onderstreept.
Vooral opmerkelijk is de robuustheid van aandoeningen die de door de gastheer gecontroleerde Unitree G1 heeft aangetoond. In experimentele tests werd de robot geconfronteerd met externe krachten, bijvoorbeeld door hobbels of slagen. Hij werd geconfronteerd met obstakels die hem blokkeerden. Het werd zelfs geladen met zware belastingen (tot 12 kg) om zijn stabiliteit en belastingvermogen te testen. In al deze situaties vertoonde de robot een opmerkelijke weerstand en kon hij met succes opzetten zonder het evenwicht te verliezen of omver te werpen.
In een indrukwekkende demonstratievideo werd de robuustheid van de gastheer bijzonder duidelijk. Daar kon je zien hoe een persoon tijdens het startproces tegen de Unitree G1 -robot botste. Ondanks deze massale aandoeningen kon de robot niet worden verwijderd. Hij corrigeerde zijn bewegingen in realtime, paste de onverwachte effecten aan en kwam uiteindelijk veilig en stabiel op. Deze demonstratie illustreert op indrukwekkende wijze de praktische toepasbaarheid en betrouwbaarheid van het hostsysteem in echte, onvoorspelbare omgevingen.
Geschikt hiervoor:
Ablatiestudies: de interactie van de componenten
Om het belang van de individuele componenten van gastheren beter te onderzoeken, hebben de onderzoekers uitgebreide ablatiestudies uitgevoerd. In deze studies werden individuele elementen van de gastheerkaders verwijderd of gewijzigd om hun invloed op de algehele prestaties te analyseren. De resultaten van deze studies gaven waardevolle inzichten in het functioneren van gastheren en bevestigden het belang van de centrale innovaties.
Een centraal resultaat van de ablatiestudies bevestigde de beslissende rol van de multi-kritische architectuur. Toen de onderzoekers het systeem zodanig hebben gewijzigd dat het slechts één criticus gebruikte, faalde het systeem zielig. Het was niet langer in staat om succesvolle risico's te leren en de robot bleef in de meeste gevallen hulpeloos. Dit resultaat onderstreept het centrale belang van de multi-kritische architectuur voor de prestaties van de gastheer en bevestigt dat de gespecialiseerde critici daadwerkelijk een belangrijke bijdrage leveren aan leersucces.
De opleiding op basis van curriculum bleek ook een belangrijke succesfactor te zijn in de ablatiestudies. Toen de onderzoekers het curriculum vervangen door willekeurige training zonder geleidelijke toename van de moeilijkheid, verslechterden de prestaties van het systeem. De robot leerde langzamer, bereikte een lager prestatieniveau en was minder robuust in vergelijking met verschillende startposities en substraten. Dit bevestigt de veronderstelling dat de opleiding -gebaseerde training de efficiëntie van het leerproces verbetert en de generalisatie van het model verhoogt.
De geïmplementeerde bewegingsbeperkingen droegen ook aanzienlijk bij aan de totale output, vooral met betrekking tot praktische toepasbaarheid. Toen de onderzoekers de regularisatie van de soepelheid en de bewegingssnelheidslimiet verwijderden, leerde de robot nog steeds in de simulatie, maar in werkelijkheid waren ze minder stabiel en geleidden ze vaker om te vallen of te leiden tot ongewenste, schokkerige bewegingen. Dit laat zien dat de beperkingen op beweging de flexibiliteit van het systeem in de simulatie enigszins beperken, maar in de echte wereld essentieel zijn om robuust, veilig en hardware -vriendelijk gedrag te garanderen.
Gastheer: een springplank voor veelzijdige humanoïde robots
Het vermogen om op te komen uit verschillende posities lijkt op het eerste gezicht misschien triviaal, maar is eigenlijk een fundamenteel stuk puzzel voor de ontwikkeling van echt veelzijdige en autonome humanoïde robots. Het is de basis voor integratie in meer complexe voortbewegings- en manipulatiesystemen en opent verschillende nieuwe toepassingen. Stel je voor dat een robot niet alleen kan opstaan, maar ook naadloos tussen verschillende taken kan gaan - sta op van de bank, ga naar de tafel, pak objecten, vermijd obstakels en sta op als hij struikelt. Dit soort naadloze interactie met de omgeving, wat vanzelfsprekend is voor ons mensen, is het doel van de humanoïde robotica en gastheer brengt ons een beslissende stap dichter bij dit doel.
Gastheer zou in de toekomst met gastheer kunnen worden gebruikt in verschillende gebieden waarop hun menselijke vorm en hun vermogen om met de menselijke omgeving te communiceren, voordelig zijn. In de verpleegkunde kunnen ze oudere of zieke mensen ondersteunen, hen helpen op te staan en te gaan zitten, voldoende objecten of te helpen bij het huishouden. In de servicegebied kunnen ze worden gebruikt in hotels, restaurants of winkels om klanten te bedienen, goederen te vervoeren of informatie te verstrekken. In gevaarlijke omgevingen, zoals rampenbestrijdingen of in industriële fabrieken, kunnen ze taken aannemen die te riskant of te vermoeiend zijn voor mensen.
Bovendien is de mogelijkheid om op te staan ook essentieel voor koppige productie. Vallen zijn een veel voorkomend probleem met humanoïde robots, vooral in ongelijke of dynamische omgevingen. Een robot die niet onafhankelijk kan opstaan na een val is snel hulpeloos in dergelijke omgevingen. Host biedt hier een oplossing omdat het de robot in staat stelt om weer van onverwachte locaties te verschijnen en zijn taak voort te zetten. Dit verhoogt de betrouwbaarheid en veiligheid van humanoïde robots en maakt ze robuuster en meer praktische hulpmiddelen.
Gastheer maakt de weg vrij voor een nieuwe generatie humanoïde robots
Host is meer dan alleen een verdere ontwikkeling van bestaande methoden; Het is een belangrijke doorbraak in de controle van humanoïde robots. Door het innovatieve gebruik van versterkingsleren met multi-kritische architectuur en op curriculum gebaseerde training, overwint het de beperkingen van eerdere benaderingen en stelt robots in staat om op te staan vanuit een opmerkelijke verscheidenheid aan posities en op een breed scala aan oppervlakken. De succesvolle overdracht van de simulatie naar echte robot, demonstreert op de Unitre G1 en indrukwekkende robuustheid voor aandoeningen onderstrepen het enorme potentieel van deze methode voor praktische toepassingen.
Gastheer is een belangrijke stap op weg naar humanoïde robots die niet alleen indruk maken in het laboratorium, maar ook echte toegevoegde waarde in de echte wereld kunnen bieden. Het brengt ons dichter bij de visie van een toekomst waarin humanoïde robots naadloos worden geïntegreerd in ons dagelijks leven, ons ondersteunen in diverse taken en ons leven comfortabeler, comfortabeler en efficiënter maken. Met technologieën zoals gastheer wordt het eens futuristische idee van humanoïde robots die ons in ons dagelijks leven vergezellen steeds meer tastbare realiteit.
Geschikt hiervoor:
Uw wereldwijde partner voor marketing en bedrijfsontwikkeling
☑️ onze zakelijke taal is Engels of Duits
☑️ Nieuw: correspondentie in uw nationale taal!
Konrad Wolfenstein
Ik ben blij dat ik beschikbaar ben voor jou en mijn team als een persoonlijk consultant.
U kunt contact met mij opnemen door het contactformulier hier in te vullen of u gewoon te bellen op +49 89 674 804 (München) . Mijn e -mailadres is: Wolfenstein ∂ Xpert.Digital
Ik kijk uit naar ons gezamenlijke project.
