Opublikowano: 18 marca 2025 r. / Zaktualizowano: 18 marca 2025 r. – Autor: Konrad Wolfenstein
Kontrola nad staniem humanoidów: dzięki HoST humanoidy uczą się wstawać – przełom w robotach w życiu codziennym – obraz: humanoid-standingup.github.io
Więcej niż tylko wstawanie: HoST otwiera drogę dla autonomicznych i wszechstronnych robotów humanoidalnych
Od symulacji do rzeczywistości: jak HoST uczy humanoidalne roboty samodzielnego wstawania
W fascynującym świecie robotyki humanoidalnej, gdzie maszyny coraz częściej naśladują ludzkie zdolności, pozornie prosta, lecz fundamentalnie ważna umiejętność odgrywa kluczową rolę: wstawanie. Dla nas, ludzi, jest to druga natura, nieświadomy ruch, który wykonujemy niezliczoną ilość razy każdego dnia. Jednak dla robota humanoidalnego wstawanie jest złożonym wyzwaniem, wymagającym zaawansowanych systemów sterowania, precyzyjnych czujników i inteligentnych algorytmów. Ta umiejętność to nie tylko imponujący dowód kunsztu inżynieryjnego, ale także niezbędny warunek, aby roboty humanoidalne znalazły swoje miejsce w naszym codziennym życiu i wspierały nas w szerokim zakresie zadań.
Możliwość wstawania z różnych pozycji to coś więcej niż tylko miły dodatek. To fundament autonomii i wszechstronności robotów humanoidalnych. Wyobraź sobie robota pomagającego Ci w domu, opiekującego się innymi lub pracującego w niebezpiecznych warunkach. We wszystkich tych scenariuszach zdolność do samodzielnego wstawania z różnych pozycji jest kluczowa. Robot, który funkcjonuje tylko w idealnych pozycjach wyjściowych i pozostaje bezradny po upadku, jest po prostu bezużyteczny w realnym świecie. Opracowanie solidnych i wszechstronnych strategii wstawania jest zatem kluczowym krokiem w przeniesieniu robotów humanoidalnych z laboratorium badawczego do realnego świata.
Poprzednie podejścia do rozwiązania tego problemu często osiągały swoje granice. Wiele z nich opierało się na skrupulatnie zaprogramowanych sekwencjach ruchu, które funkcjonowały w kontrolowanych warunkach, ale szybko osiągały swoje granice w nieprzewidywalnej rzeczywistości. Te sztywne systemy były nieelastyczne, niezdolne do adaptacji do zmieniających się warunków i zawodziły, gdy robot lądował w nieoczekiwanym miejscu lub na nierównym podłożu. Inne podejścia wykorzystywały złożone środowiska symulacyjne, ale ich wyniki często trudno było przenieść na rzeczywiste roboty. Przeskok od symulacji do rzeczywistości, tzw. „transfer symulacji do rzeczywistości”, okazał się przeszkodą dla wielu obiecujących podejść badawczych.
W tym kontekście pojawia się innowacyjne podejście, które może fundamentalnie zmienić nasze myślenie o wstawaniu robotów humanoidalnych: HoST, skrót od Humanoid Standing-up Control (sterowanie w pozycji stojącej). HoST to coś więcej niż tylko kolejna metoda; to zmiana paradygmatu. Opracowany przez konsorcjum renomowanych uniwersytetów azjatyckich , w tym Uniwersytet Jiao Tong w Szanghaju, Uniwersytet w Hongkongu, Uniwersytet Zhejiang i Chiński Uniwersytet w Hongkongu, HoST zrywa z tradycyjnymi podejściami i wyznacza zupełnie nową ścieżkę w nauczaniu robotów humanoidalnych wstawania – w sposób zadziwiająco wszechstronny, solidny i realistyczny.
Nadaje się do:
HoST: Struktura, która uczy się na błędach
Istotą innowacji HoST jest zastosowanie uczenia maszynowego (RL), metody uczenia maszynowego inspirowanej sposobem uczenia się ludzi i zwierząt. Wyobraź sobie, że uczysz dziecko jazdy na rowerze. Nie dajesz mu szczegółowych instrukcji dla każdego ruchu mięśni, ale pozwalasz mu po prostu spróbować. Jeśli dziecko upadnie, koryguje ruchy przy kolejnej próbie. Metodą prób i błędów, poprzez pozytywne i negatywne sprzężenie zwrotne, dziecko stopniowo uczy się jazdy na rowerze. Uczenie maszynowe działa na podobnej zasadzie.
W projekcie HoST humanoidalny robot zostaje umieszczony w symulowanym środowisku i ma za zadanie wstawać z różnych pozycji. Robot działa w tym środowisku jako „agent”, wykonując czynności, w tym przypadku ruchy stawów i ciała. Za każdą czynność otrzymuje „nagrodę” lub „karę”, w zależności od jej powodzenia. Wstawanie skutkuje nagrodą dodatnią, a upadek lub wykonywanie niepożądanych ruchów – nagrodą ujemną. Poprzez niezliczone próby, zdobywanie doświadczenia i optymalizację strategii, robot stopniowo uczy się rozwijać najlepszą możliwą strategię wstawania.
Kluczową różnicą w porównaniu z poprzednimi podejściami opartymi na rzeczywistym środowisku (RL) jest to, że HoST uczy się od podstaw. Nie korzysta z żadnych wstępnie zaprogramowanych ścieżek ruchu, demonstracji ani innej wcześniejszej wiedzy. Robot zaczyna od czystej karty i rozwija swoje strategie stania całkowicie samodzielnie. To fundamentalny postęp, ponieważ pozwala systemowi znajdować rozwiązania, które mogą znacznie przekraczać to, co mogliby wymyślić inżynierowie. Co więcej, sprawia, że system jest niezwykle elastyczny, ponieważ nie opiera się na sztywnych założeniach ani ludzkich uprzedzeniach.
Magia architektury wielokryterialnej
Kolejnym kluczowym elementem innowacji HoST jest architektura multi-krytyczna. Aby to zrozumieć, musimy pokrótce przeanalizować, jak działa uczenie przez wzmacnianie. W typowych systemach RL istnieją dwa centralne komponenty: aktor i krytyk. Aktor jest, że tak powiem, mózgiem robota, który wybiera działania i decyduje, które ruchy należy wykonać. Krytyk ocenia działania aktora i udziela informacji zwrotnej. Informuje aktora, czy jego działania były dobre, czy złe i jak można je poprawić. W tradycyjnych podejściach RL zazwyczaj występuje tylko jeden krytyk.
HoST zrywa z tą konwencją i zamiast tego opiera się na wielu wyspecjalizowanych krytykach. Wyobraź sobie, że wstawanie obejmuje kilka ważnych aspektów: utrzymanie równowagi, przyjęcie prawidłowej postawy, koordynację stawów i kontrolę momentu obrotowego. Każdy z tych aspektów mógłby zostać oceniony przez własnego „eksperta”. Właśnie to robi architektura multikrytyczna. HoST wykorzystuje wiele sieci krytyków, z których każda specjalizuje się w określonym aspekcie procesu stania. Na przykład, jeden krytyk może oceniać równowagę, inny koordynację stawów, a trzeci pęd obrotowy.
Podział na wyspecjalizowanych krytyków okazał się niezwykle skuteczny. Rozwiązuje on problem często występujący w tradycyjnych systemach zarządzania uczeniem się: negatywne zakłócenia. Gdy pojedynczy krytyk próbuje ocenić wszystkie aspekty złożonego zadania jednocześnie, mogą wystąpić konflikty i zamieszanie. Różne cele uczenia się mogą się wzajemnie utrudniać, spowalniając, a nawet prowadząc do niepowodzenia procesu uczenia się. Architektura wielokrytyczna omija ten problem, dzieląc zadanie uczenia się na mniejsze, łatwiejsze w zarządzaniu podzadania i przypisując do każdego z nich wyspecjalizowanego krytyka. Aktor otrzymuje wówczas informacje zwrotne od wszystkich krytyków i uczy się optymalnie łączyć różne aspekty procesu uczenia się.
Ta wielokrytyczna architektura jest szczególnie istotna w przypadku złożonego zadania wstawania. Wstawanie wymaga różnorodnych umiejętności motorycznych i precyzyjnej kontroli momentu obrotowego, aby utrzymać równowagę i uniknąć upadku. Dzięki wyspecjalizowanym krytykom, HoST może precyzyjnie trenować i optymalizować te różne aspekty wstawania, co prowadzi do znacznie lepszych rezultatów niż konwencjonalne metody z wykorzystaniem pojedynczego krytyka. Naukowcy wykazali w swoich badaniach, że wielokrytyczna architektura umożliwia znaczną poprawę wydajności i pozwala HoST opracować strategie wstawania, które byłyby nieosiągalne w przypadku konwencjonalnych metod.
Nauka w ramach programu nauczania: od prostych do złożonych
Kolejnym kluczem do sukcesu HoST jest szkolenie oparte na programie nauczania. Metoda ta opiera się na ludzkim procesie uczenia się, w którym krok po kroku nabywamy złożone umiejętności, zaczynając od prostych podstaw, a następnie stopniowo przechodząc do trudniejszych zadań. Przypomnijmy sobie przykład jazdy na rowerze. Zanim dziecko nauczy się jeździć na dwóch kółkach, może najpierw nauczyć się utrzymywać równowagę na rowerze biegowym lub korzystać z kółek bocznych. Te ćwiczenia przygotowawcze wspomagają późniejszy proces nauki i zapewniają szybsze i skuteczniejsze postępy.
HoST opiera się na podobnej zasadzie. Robot nie jest od razu stawiany przed najtrudniejszym zadaniem – czyli wstawaniem z dowolnej pozycji na dowolnej powierzchni. Zamiast tego przechodzi wieloetapowy program ćwiczeń, w którym zadania stopniowo stają się coraz bardziej złożone. Szkolenie rozpoczyna się od prostych scenariuszy, takich jak wstawanie z pozycji leżącej na płaskiej podłodze. Gdy robot opanuje to zadanie, warunki stają się stopniowo coraz bardziej wymagające. Dodawane są nowe pozycje początkowe, takie jak wstawanie z pozycji siedzącej lub z pozycji leżącej i opieranie się o ścianę. Powierzchnia również jest zróżnicowana – od płaskiej podłogi, przez lekko nierówne powierzchnie, aż po bardziej wymagający teren.
To szkolenie oparte na programie nauczania oferuje szereg korzyści. Po pierwsze, umożliwia efektywniejszą eksplorację przestrzeni rozwiązań. Robot początkowo koncentruje się na podstawowych aspektach wstawania i uczy się je opanowywać w prostych scenariuszach. Przyspiesza to proces nauki, pozwalając robotowi szybciej osiągnąć dobry poziom wydajności. Po drugie, program nauczania poprawia generalizację modelu. Stopniowo wystawiając robota na coraz bardziej zróżnicowane i złożone zadania, uczy się on adaptować do różnych sytuacji i rozwija solidne strategie wstawania, które działają nie tylko w warunkach idealnych, ale także w rzeczywistych. Różnorodność warunków szkoleniowych ma kluczowe znaczenie dla odporności systemu w świecie rzeczywistym, gdzie nieprzewidywalne powierzchnie i pozycje początkowe są regułą, a nie wyjątkiem.
Nadaje się do:
Realizm poprzez ograniczenia ruchu
Kolejnym ważnym aspektem HoST jest uwzględnienie praktycznej przydatności. Chociaż symulacje stanowią potężne narzędzie do szkolenia robotów, świat rzeczywisty jest o wiele bardziej złożony i nieprzewidywalny. Aby skutecznie zniwelować różnicę między symulacją a rzeczywistością, HoST implementuje dwa podstawowe ograniczenia ruchu, które gwarantują, że wyuczone strategie można zastosować do rzeczywistego sprzętu bez ryzyka uszkodzenia robota.
Pierwszym ograniczeniem jest regularyzacja płynności. Ma ona na celu redukcję ruchów oscylacyjnych. W symulacjach roboty mogą wykonywać ruchy, które w rzeczywistości byłyby problematyczne. Na przykład, mogą wykonywać szarpane, niestabilne ruchy, które mogłyby uszkodzić sprzęt lub prowadzić do niestabilnego zachowania. Regularyzacja płynności zapewnia, że wyuczone ruchy są płynniejsze i bardziej płynne, co nie tylko jest łagodniejsze dla sprzętu, ale także przekłada się na bardziej naturalne i stabilne zachowanie podczas stania.
Drugim ograniczeniem jest domyślne ograniczenie prędkości. Zapobiega ono nadmiernie szybkim lub gwałtownym ruchom. Symulacje często przedstawiają wyidealizowane warunki, w których roboty mogłyby wykonywać ruchy z nierealistycznie wysokimi prędkościami. W rzeczywistości jednak takie gwałtowne ruchy mogą uszkodzić robota, na przykład poprzez przeciążenie silników lub uszkodzenie stawów. Ograniczenie prędkości gwarantuje, że wyuczone ruchy mieszczą się w fizycznych ograniczeniach rzeczywistego sprzętu i nie stanowią zagrożenia dla robota.
Te ograniczenia ruchu są kluczowe dla przeniesienia wiedzy z symulacji do świata rzeczywistego. Gwarantują, że strategie poznane w symulacji nie tylko działają teoretycznie, ale mogą być również wdrożone w praktyce na prawdziwych robotach, bez przeciążania lub uszkadzania sprzętu. Stanowią ważny krok w wypełnieniu luki między symulacją a rzeczywistością i przygotowaniu robotów humanoidalnych do użytku w świecie rzeczywistym.
Test praktyczny: HoST na Unitree G1
Prawdziwym testem każdej metody sterowania robotem jest jej praktyczna implementacja na rzeczywistym sprzęcie. Aby zademonstrować możliwości HoST, naukowcy przenieśli strategie sterowania poznane w symulacji na robota humanoidalnego Unitree G1. Unitree G1 to zaawansowana platforma humanoidalna charakteryzująca się zwinnością, wytrzymałością i realistyczną konstrukcją. Stanowi idealne pole testowe do oceny możliwości HoST w świecie rzeczywistym.
Wyniki testów praktycznych były imponujące i potwierdziły skuteczność podejścia HoST. Robot Unitree G1, sterowany przez HoST, wykazał się niezwykłą zdolnością do stania w szerokim zakresie pozycji. Z powodzeniem wstał z pozycji leżącej, siedzącej, klęczącej, a nawet z pozycji, w której opierał się o przedmioty lub znajdował się na nierównym podłożu. Przeniesienie symulowanych możliwości do świata rzeczywistego przebiegło niemal bezproblemowo, co podkreśla wysoką jakość transferu symulacji do rzeczywistości w HoST.
Na szczególną uwagę zasługuje odporność na zakłócenia, jaką wykazał Unitree G1 sterowany przez HoST. Podczas testów eksperymentalnych robot był poddawany działaniu sił zewnętrznych, takich jak wstrząsy i uderzenia. Napotykał przeszkody, które uniemożliwiały mu utrzymanie się na nogach. Został nawet obciążony ciężkimi ładunkami (do 12 kg), aby sprawdzić jego stabilność i nośność. We wszystkich tych sytuacjach robot wykazał się niezwykłą wytrzymałością i z powodzeniem utrzymywał się w pionie, nie tracąc równowagi ani nie przewracając się.
Imponujący film demonstracyjny wyraźnie zilustrował solidność systemu HoST. Pokazał on osobę pchającą i kopiącą robota Unitree G1 podczas wstawania. Pomimo tych poważnych zakłóceń, robot pozostał niewzruszony. Korygował swoje ruchy w czasie rzeczywistym, dostosowywał się do nieoczekiwanych uderzeń i ostatecznie wstał bezpiecznie i stabilnie. Ta demonstracja w imponujący sposób ilustruje praktyczną przydatność i niezawodność systemu HoST w rzeczywistych, nieprzewidywalnych warunkach.
Nadaje się do:
Badania ablacji: wzajemne oddziaływanie składników
Aby dokładniej zbadać znaczenie poszczególnych komponentów HoST, naukowcy przeprowadzili szeroko zakrojone badania ablacyjne. W ramach tych badań poszczególne elementy struktury HoST zostały usunięte lub zmodyfikowane, aby przeanalizować ich wpływ na ogólną wydajność. Wyniki tych badań dostarczyły cennych informacji na temat funkcjonalności HoST i potwierdziły znaczenie jego kluczowych innowacji.
Kluczowym odkryciem badań ablacyjnych było potwierdzenie kluczowej roli architektury wielokryterialnej. Gdy naukowcy zmodyfikowali system tak, aby wykorzystywał tylko jednego krytyka, system zawiódł. Nie był już w stanie nauczyć się prawidłowych wzorców stania, a robot w większości przypadków pozostawał bezradnie leżąc. Ten wynik podkreśla kluczowe znaczenie architektury wielokryterialnej dla wydajności HoST i potwierdza, że wyspecjalizowani krytycy rzeczywiście wnoszą znaczący wkład w sukces uczenia się.
Szkolenie oparte na programie nauczania okazało się również kluczowym czynnikiem sukcesu w badaniach nad ablacją. Gdy naukowcy zastąpili program nauczania szkoleniem losowym bez stopniowego zwiększania poziomu trudności, wydajność systemu znacznie się pogorszyła. Robot uczył się wolniej, osiągał niższy poziom wydajności i był mniej odporny na różne pozycje startowe i powierzchnie. Potwierdza to założenie, że szkolenie oparte na programie nauczania poprawia efektywność procesu uczenia się i zwiększa generalizowalność modelu.
Wprowadzone ograniczenia ruchu również znacząco wpłynęły na ogólną wydajność, szczególnie w odniesieniu do praktycznego zastosowania. Po usunięciu przez badaczy regularyzacji płynności i ograniczenia prędkości ruchu, robot nadal uczył się strategii odzyskiwania równowagi w symulacji, jednak w rzeczywistości były one mniej stabilne i częściej skutkowały upadkami lub niepożądanymi, szarpniętymi ruchami. Dowodzi to, że chociaż ograniczenia ruchu nieznacznie ograniczają elastyczność systemu w symulacji, w świecie rzeczywistym są one niezbędne do zapewnienia niezawodnego, bezpiecznego i przyjaznego dla sprzętu działania.
HoST: Trampolina dla wszechstronnych robotów humanoidalnych
Umiejętność wstawania z różnych pozycji może wydawać się na pierwszy rzut oka banalna, ale w rzeczywistości jest fundamentalnym elementem układanki, który pozwala na rozwój prawdziwie wszechstronnych i autonomicznych robotów humanoidalnych. Stanowi ona podstawę integracji z bardziej złożonymi systemami lokomocji i manipulacji, otwierając tym samym szereg nowych możliwości zastosowań. Wyobraź sobie robota, który potrafi nie tylko stać, ale także płynnie poruszać się między różnymi zadaniami – wstawać z kanapy, podchodzić do stołu, chwytać przedmioty, omijać przeszkody i wstawać po potknięciu. Ten rodzaj płynnej interakcji z otoczeniem, który jest dla nas, ludzi, drugą naturą, jest celem robotyki humanoidalnej, a HoST przybliża nas o krok do jego osiągnięcia.
Dzięki HoST roboty humanoidalne będą mogły znaleźć zastosowanie w przyszłości w wielu dziedzinach, w których ich ludzka forma i zdolność do interakcji z otoczeniem będą korzystne. W opiece nad osobami starszymi lub chorymi mogą wspierać ich, pomagając im wstawać i siadać, podając im przedmioty lub pomagając w pracach domowych. W sektorze usług mogą być wykorzystywane w hotelach, restauracjach i sklepach do obsługi klientów, transportu towarów lub udzielania informacji. W niebezpiecznych środowiskach, takich jak usuwanie skutków klęsk żywiołowych czy zakłady przemysłowe, mogą one przejąć zadania zbyt ryzykowne lub obciążające dla ludzi.
Co więcej, zdolność do wstawania jest niezbędna do odzyskania sprawności po upadku. Upadki są częstym problemem robotów humanoidalnych, szczególnie w nierównym lub dynamicznym środowisku. Robot, który nie jest w stanie samodzielnie wstać po upadku, szybko staje się bezradny w takich warunkach. HoST oferuje rozwiązanie, umożliwiając robotowi samodzielną zmianę pozycji nawet z nieoczekiwanych pozycji i kontynuowanie zadania. Zwiększa to niezawodność i bezpieczeństwo robotów humanoidalnych, czyniąc je bardziej wytrzymałymi i praktycznymi narzędziami.
HoST otwiera drogę dla nowej generacji robotów humanoidalnych
HoST to coś więcej niż tylko ewolucja istniejących metod; to znaczący przełom w sterowaniu robotami humanoidalnymi. Dzięki innowacyjnemu wykorzystaniu uczenia wzmacniającego z wielokrytyczną architekturą i szkoleniem opartym na programie nauczania, HoST pokonuje ograniczenia poprzednich podejść, umożliwiając robotom wstawanie z niezwykle różnorodnych pozycji i na różnorodnych powierzchniach. Udane przeniesienie symulacji do rzeczywistych robotów, zademonstrowane na Unitree G1, oraz imponująca odporność na zakłócenia podkreślają ogromny potencjał tej metody w praktycznych zastosowaniach.
HoST to ważny krok w kierunku robotów humanoidalnych, które nie tylko robią wrażenie w laboratorium, ale mogą również oferować realną wartość dodaną w świecie rzeczywistym. Przybliża nam wizję przyszłości, w której roboty humanoidalne płynnie wpasują się w nasze codzienne życie, wspierając nas w różnorodnych zadaniach i czyniąc nasze życie bezpieczniejszym, wygodniejszym i bardziej wydajnym. Dzięki technologiom takim jak HoST, futurystyczna niegdyś idea robotów humanoidalnych towarzyszących nam w codziennym życiu staje się coraz bardziej namacalna.
Nadaje się do:
Twój globalny partner w zakresie marketingu i rozwoju biznesu
☑️Naszym językiem biznesowym jest angielski lub niemiecki
☑️ NOWOŚĆ: Korespondencja w Twoim języku narodowym!
Konrad Wolfenstein
Chętnie będę służyć Tobie i mojemu zespołowi jako osobisty doradca.
Możesz się ze mną skontaktować wypełniając formularz kontaktowy lub po prostu dzwoniąc pod numer +49 7348 4088 965 (Monachium) . Mój adres e-mail to: wolfenstein ∂ xpert.digital
Nie mogę się doczekać naszego wspólnego projektu.
