Publicado em: 18 de março de 2025 / atualização de: 18 de março de 2025 - Autor: Konrad Wolfenstein
Controle Humanóide de pé: Aprendendo a se levantar com hosts-o avanço para os robôs na vida cotidiana: Humanoid-standup.github.io
Mais do que apenas se levantar: o hospedeiro abre o caminho para robôs humanóides autônomos e versáteis
Da simulação à realidade: como os robôs humanóides anfitriões ensinam os autônomos
No mundo fascinante da robótica humanóide, na qual as máquinas imitam cada vez mais habilidades humanas, uma habilidade aparentemente simples, mas fundamentalmente importante, é desempenhar um papel central: levantar -se. É uma questão de nós humanos, um movimento inconsciente que realizamos inúmeras vezes todos os dias. Mas para um robô humanóide, levantar -se é um desafio complexo que requer a interação de controle sofisticado, sensores precisos e algoritmos inteligentes. No entanto, essa capacidade não é apenas uma demonstração impressionante da arte de engenharia, mas também um pré -requisito essencial para os robôs humanóides encontram seu lugar em nossa vida cotidiana e podem nos apoiar em uma variedade de áreas de responsabilidade.
Levantar -se de posições diferentes é muito mais do que apenas uma boa função adicional. É a base para a autonomia e a versatilidade dos robôs humanóides. Imagine que um robô deve ajudá -lo na casa, ajudar no atendimento ou trabalhar em ambientes perigosos. Em todos esses cenários, a capacidade de configurar independentemente de diferentes locais é de importância crucial. Um robô que só funciona em posições iniciais ideais e permanece impotente quando cair é simplesmente inutilizável no mundo real. O desenvolvimento de estratégias robustas e versáteis para cima é, portanto, uma etapa essencial para trazer robôs humanóides do laboratório de pesquisa para o mundo real.
As abordagens anteriores para resolver esse problema geralmente atingiam seus limites. Muitos foram baseados em movimentos laboriosamente pré -programados que funcionavam em ambientes controlados, mas rapidamente alcançaram seus limites em realidade imprevisível. Esses sistemas rígidos eram inflexíveis, não puderam se adaptar às condições alteradas e falharem miseravelmente quando o robô pousou em uma posição inesperada ou estava em superfícies irregulares. Outras abordagens dependem de ambientes de simulação complexos, cujos resultados eram frequentemente difíceis de transferir para robôs reais. O salto da simulação para a realidade, a chamada "transferência sim para real", acabou sendo o obstáculo de muitas abordagens promissoras de pesquisa.
Nesse contexto, uma estrutura inovadora entra no estágio que pode mudar fundamentalmente a maneira como pensamos em criar robôs humanóides: anfitrião, abreviação de controle humanóide. Host é mais do que apenas mais um método; É uma mudança de paradigma. Desenvolvido por um consórcio de universidades de renome na Ásia , incluindo a Universidade de Shanghai Jiao Tong, a Universidade de Hong Kong, a Universidade de Zhejiang e a Universidade Chinesa de Hong Kong, hospedam intervalos com abordagens tradicionais e adotam uma maneira completamente nova de ensinar robôs humanóides - de uma maneira que é surpreendentemente versátil, robusta e realista.
Adequado para:
Host: Uma estrutura que aprende com erros
O núcleo da inovação do hospedeiro reside no uso do aprendizado de reforço (RL), um método de aprendizado de máquina inspirado na maneira como as pessoas e os animais aprendem. Imagine que você ensina uma criança pedalando. Eles não lhe dão instruções detalhadas para todo movimento muscular, mas simplesmente deixam que ele tente. Se a criança cair lá, corrige seus movimentos na próxima tentativa. Através de tentativas e erros, a criança gradualmente aprende a dominar a bicicleta por meio de feedback positivo e negativo. A aprendizagem de reforço funciona de acordo com um princípio semelhante.
No caso do host, um robô humanóide é colocado em um ambiente simulado e confrontado com a tarefa de se levantar de diferentes posições. O robô atua como um "agente" nesta área. Ele executa ações, neste caso os movimentos de suas articulações e seu corpo. Para cada campanha, ele recebe uma "recompensa" ou "punição", dependendo de quão bem -sucedido foi. Se ele se levantar, ele recebe uma recompensa positiva. Se cair ou faz movimentos indesejados, ele recebe uma recompensa negativa. Através de inúmeras tentativas de obter experiência e a otimização de suas estratégias, o robô aprende gradualmente a desenvolver a melhor estratégia de suporte possível.
A diferença decisiva para abordagens anteriores baseadas em RL é que o host aprende do zero. Nenhum movimentos pré -programados, nenhuma demonstração humana ou outros conhecimentos anteriores são usados. O robô começa com uma “folha vazia” e desenvolve suas estratégias de date -date completamente independentemente. Esse é um progresso fundamental, porque permite ao sistema encontrar soluções que possam ir muito além do que os engenheiros humanos poderiam ter inventado. Além disso, o sistema o torna extremamente adaptável porque não depende de suposições rígidas ou viés humano.
A magia da arquitetura multarada
Outro coração de inovação anfitriã é a arquitetura multitrítica. Para entender isso, temos que lidar brevemente com o funcionamento do aprendizado de reforço. Existem dois componentes centrais nos sistemas típicos de RL: o atuador e o crítico. O atuador é, por assim dizer, o cérebro do robô que seleciona as ações, ou seja, decide quais movimentos devem ser realizados. O crítico avalia as ações do atuador e lhe dá feedback. Ele diz ao atuador se suas ações eram boas ou ruins e como elas podem ser melhoradas. Nas abordagens tradicionais de RL, geralmente há apenas um crítico.
O anfitrião quebra com esta convenção e depende de vários críticos especializados. Imagine que existem aspectos diferentes ao se levantar que são importantes: manter o equilíbrio, pegue a postura certa, coordenar as juntas, controlar o impulso rotativo. Cada um desses aspectos pode ser avaliado por seu próprio "especialista". É exatamente isso que torna a arquitetura multarada. O host usa várias redes de críticas, cada uma das quais é especializada em um certo aspecto do processo de partida. Um crítico poderia, por exemplo, avaliar o saldo, outro a coordenação conjunta e terceiros do impulso rotativo.
Essa divisão em críticos especializados provou ser extremamente eficaz. Ele resolve um problema que geralmente ocorre nos sistemas tradicionais de RL: a interferência negativa. Se um único crítico tentar avaliar todos os aspectos de uma tarefa complexa ao mesmo tempo, podem ocorrer conflitos e confusão. Os vários objetivos de aprendizado podem se impedir e desacelerar o processo de aprendizado ou até fazê -lo falhar. A arquitetura multarada ignora esse problema, desmontando a tarefa de aprendizado em subtarefas menores e mais claras e usando um crítico especializado para cada tarefa parcial. O atuador recebe feedback de todos os críticos e aprende a combinar de maneira ideal os vários aspectos de se levantar.
Essa arquitetura multitrítica é particularmente relevante para a complexa tarefa de se levantar. Aumentar requer uma variedade de habilidades motoras finas e controle preciso do impulso rotativo para manter o equilíbrio e não cair. Através dos críticos especializados, o host pode treinar e otimizar especificamente esses diferentes aspectos de se levantar, o que leva a resultados significativamente melhores do que as abordagens convencionais com um único crítico. Em seus estudos, os pesquisadores mostraram que a arquitetura multicrítica permite um salto significativo no desempenho e permitiu que o host desenvolvesse estratégias de stand-up que seriam inacessíveis usando métodos convencionais.
Aprendizagem curricular: do complexo simples ao complexo
Outra chave para o sucesso do hospedeiro é o treinamento baseado no currículo. Esse método é baseado no processo de aprendizado humano, no qual aprendemos gradualmente habilidades complexas, começando com o básico simples e depois lentamente trabalhando até nós. Pense no exemplo de ciclismo. Antes que uma criança aprenda a dirigir com duas rodas, pode aprender a manter seu equilíbrio em um impulsor ou dirigir com bicicletas de suporte. Esses exercícios preparatórios facilitam o processo de aprendizado posterior e garantem um progresso mais rápido e bem -sucedido.
Host implementou um princípio semelhante. O robô não é confrontado com a tarefa mais difícil desde o início, a saber, para se levantar em qualquer superfície de qualquer posição. Em vez disso, é submetido a um currículo escalonado, no qual as tarefas gradualmente se tornam mais complexas. O treinamento começa com cenários simples, por exemplo, levantando -se de uma posição deitada no piso plano. Assim que o robô dominar bem essa tarefa, as condições gradualmente se tornam mais difíceis. Existem novas posições iniciais sobre como se levantar de uma posição sentada ou de deitar em uma parede. A superfície também é variada, do solo nivelado a superfícies ligeiramente desiguais e terrenos mais exigentes.
Este treinamento baseado no currículo tem várias vantagens. Por um lado, permite uma exploração mais eficiente do espaço da solução. O robô concentra -se inicialmente nos aspectos básicos de se levantar e aprende a dominá -los em cenários simples. Isso acelera o processo de aprendizado e o robô atinge um bom nível de desempenho mais rapidamente. Por outro lado, o currículo melhora a generalização do modelo. Ao confrontar gradualmente o robô com tarefas mais variadas e complexas, ele aprende a se adaptar a diferentes situações e a desenvolver estratégias robustas para -Up que funcionam não apenas em ideais, mas também em ambientes reais. A variedade de condições de treinamento é crucial para a robustez do sistema no mundo real, onde superfícies imprevisíveis e posições iniciais são a regra e não a exceção.
Adequado para:
Realidade através de restrições de movimento
Outro aspecto importante do host é levar em consideração a aplicabilidade real. As simulações são uma ferramenta poderosa para treinar robôs, mas o mundo real é desigual mais complexo e imprevisível. Para dominar com sucesso o salto da simulação para a realidade, o host implementa duas restrições significativas ao movimento que garantem que as estratégias aprendidas também possam ser implementadas em hardware real e não danificam o robô.
A primeira restrição é a regularização da suavidade. Isso tem como objetivo reduzir os movimentos oscilantes. Nas simulações, os robôs podem realizar movimentos que seriam problemáticos na realidade. Por exemplo, eles poderiam fazer movimentos bruscos e trêmulos que poderiam ser prejudiciais ao hardware físico ou levaria a um comportamento instável. A regularização da suavidade garante que os movimentos aprendidos sejam mais suaves e fluidos, o que não é apenas mais suave para o hardware, mas também leva a um comportamento de stand-up mais natural e estável.
A segunda restrição é o limite implícito de velocidade de movimento. Isso impede movimentos muito rápidos ou abruptos. Aqui também, as simulações geralmente representam condições idealizadas nas quais os robôs podem realizar movimentos com velocidades irrealisticamente altas. No mundo real, no entanto, esses movimentos abruptos podem levar a danos ao robô, por exemplo, para sobrecarregar os motores ou danos às articulações. O limite de velocidade de movimento garante que os movimentos aprendidos permaneçam dentro dos limites físicos do hardware real e não colocem em risco o robô.
Essas restrições ao movimento são cruciais para a transferência SIM-para-real. Eles garantem que as estratégias aprendidas na simulação não apenas funcionem teoricamente, mas também possam ser praticamente implementadas em robôs reais sem sobrecarregar ou danificar o hardware. Eles são um passo importante para preencher a lacuna entre simulação e realidade e preparar robôs humanóides para uso no mundo real.
O teste prático: host na unidade G1
O teste real para todo método de controle de robôs é a implementação prática em hardware real. Para demonstrar o desempenho do hospedeiro, os pesquisadores transferiram as estratégias de controle aprendidas na simulação para o robô humanóide da Unitree G1. O Fountee G1 é uma plataforma humanóide avançada que é caracterizada por sua agilidade, robustez e construção realista. É uma cama de teste ideal para avaliar as habilidades do host no mundo real.
Os resultados dos testes práticos foram impressionantes e confirmaram a eficácia da abordagem do host. O robô G1 nãoee, controlado pelo host, mostrou recursos de impacto notáveis de uma ampla variedade de posições. Ele foi capaz de se levantar com sucesso de uma posição deitada, de uma posição sentada, dos joelhos e até de posições em que estava se inclinando contra objetos ou estava na superfície irregular. A transmissão das habilidades simuladas para o mundo real era quase suave, o que sublinha a alta qualidade da transferência SIM-para-real do host.
Particularmente digno de nota é a robustez dos distúrbios que a unidade controlada pelo hospedeiro demonstrou G1. Nos testes experimentais, o robô foi confrontado com forças externas, por exemplo, por solavancos ou golpes. Ele foi confrontado com obstáculos que o bloquearam. Foi carregado com cargas pesadas (até 12 kg) para testar sua estabilidade e capacidade de carga. Em todas essas situações, o robô mostrou uma resistência notável e foi capaz de montar com sucesso sem perder ou derrubar o equilíbrio.
Em um vídeo de demonstração impressionante, a robustez do host tornou -se particularmente clara. Lá você pode ver como uma pessoa esbarrou no robô Unitree G1 durante o processo de partida. Apesar desses distúrbios maciços, o robô não pôde ser removido. Ele corrigiu seus movimentos em tempo real, adaptou os efeitos inesperados e finalmente se levantou com segurança e estável. Essa demonstração ilustra de forma impressionante a aplicabilidade prática e a confiabilidade do sistema host em ambientes reais e imprevisíveis.
Adequado para:
Estudos de ablação: a interação dos componentes
Para examinar a importância dos componentes individuais dos hospedeiros com mais precisão, os pesquisadores realizaram extensos estudos de ablação. Nesses estudos, os elementos individuais das estruturas do host foram removidos ou alterados para analisar sua influência no desempenho geral. Os resultados desses estudos forneceram informações valiosas sobre o funcionamento dos hosts e confirmaram a importância das inovações centrais.
Um resultado central dos estudos de ablação estava confirmando o papel decisivo da arquitetura multicrítica. Quando os pesquisadores modificaram o sistema de tal maneira que usou apenas um único crítico, o sistema falhou lamentável. Não era mais capaz de aprender riscos bem -sucedidos e o robô permaneceu impotente na maioria dos casos. Esse resultado sublinha a importância central da arquitetura multicrítica para o desempenho do host e confirma que os críticos especializados realmente fazem uma contribuição significativa para o sucesso da aprendizagem.
O treinamento baseado no currículo também provou ser um importante fator de sucesso nos estudos de ablação. Quando os pesquisadores substituíram o currículo por treinamento aleatório sem aumento gradual de dificuldade, o desempenho do sistema se deteriorou. O robô aprendeu mais lentamente, atingiu um nível mais baixo de desempenho e foi menos robusto em comparação com várias posições e substratos iniciais. Isso confirma a suposição de que o treinamento baseado no currículo melhora a eficiência do processo de aprendizado e aumenta a generalização do modelo.
As restrições de movimento implementadas também contribuíram significativamente para a produção total, especialmente no que diz respeito à aplicabilidade prática. Quando os pesquisadores removeram a regularização da suavidade e o limite de velocidade de movimento, o robô ainda aprendeu na simulação, mas, na realidade, eles eram menos estáveis e levavam com mais frequência a cair ou levar a movimentos indesejáveis e difíceis. Isso mostra que as restrições ao movimento restringem ligeiramente a flexibilidade do sistema na simulação, mas são essenciais no mundo real para garantir um comportamento robusto, seguro e amigável.
Anfitrião: um trampolim para robôs humanóides versáteis
A capacidade de se levantar de diferentes posições pode parecer trivial à primeira vista, mas na verdade é uma peça fundamental do quebra -cabeça para o desenvolvimento de robôs humanóides realmente versáteis e autônomos. É a base para a integração em sistemas de locomoção e manipulação mais complexos e abre uma variedade de novas aplicações. Imagine que um robô não apenas se levanta, mas também se mova perfeitamente entre tarefas diferentes - levante -se do sofá, vá para a mesa, pegue objetos, evite obstáculos e levantar -se quando ele tropeça. Esse tipo de interação perfeita com o ambiente, o que é uma questão de nós, humanos, é o objetivo da robótica humanóide e o anfitrião nos aproxima um passo decisivo desse objetivo.
O host pode ser usado com o hospedeiro no futuro em uma variedade de áreas em que sua forma humana e sua capacidade de interagir com o ambiente humano são vantajosas. Na enfermagem, eles poderiam apoiar pessoas mais velhas ou doentes, ajudá -los a se levantar e sentar, objetos suficientes ou ajudar na casa. Na área de serviço, eles poderiam ser usados em hotéis, restaurantes ou lojas para operar clientes, transportar mercadorias ou fornecer informações. Em ambientes perigosos, como relevos de desastres ou em plantas industriais, eles poderiam assumir tarefas muito arriscadas ou exaustivas para as pessoas.
Além disso, a capacidade de se levantar também é essencial para a produção teimosa. As quedas são um problema comum para os robôs humanóides, especialmente em ambientes desiguais ou dinâmicos. Um robô que não pode se levantar de forma independente após uma queda é rapidamente impotente em tais ambientes. O host oferece uma solução aqui porque permite que o robô reapareça de locais inesperados e continue sua tarefa. Isso aumenta a confiabilidade e a segurança dos robôs humanóides e os torna ferramentas mais robustas e mais práticas.
O hospedeiro abre o caminho para uma nova geração de robôs humanóides
Host é mais do que apenas um desenvolvimento adicional dos métodos existentes; É um avanço significativo no controle de robôs humanóides. Através do uso inovador de aprendizado de reforço com arquitetura multilada e treinamento baseado no currículo, supera as restrições de abordagens anteriores e permite que os robôs se destacem de uma notável variedade de posições e de uma ampla variedade de superfícies. A transferência bem -sucedida da simulação para o robô real demonstra na unidade G1 e a robustez impressionante para os distúrbios sublinham o enorme potencial desse método para aplicações práticas.
O host é um passo importante no caminho para os robôs humanóides que não apenas impressionam no laboratório, mas também podem oferecer valor agregado real no mundo real. Ele nos aproxima da visão de um futuro em que os robôs humanóides são perfeitamente integrados à nossa vida cotidiana, nos apoiam em diversas tarefas e tornam nossas vidas mais confortáveis, mais confortáveis e eficientes. Com tecnologias como o host, a idéia outrora futurista de robôs humanóides que nos acompanha em nossa vida diária se torna cada vez mais tangível.
Adequado para:
Seu parceiro global de marketing e desenvolvimento de negócios
☑️ Nosso idioma comercial é inglês ou alemão
☑️ NOVO: Correspondência em seu idioma nacional!
Konrad Wolfenstein
Ficarei feliz em servir você e minha equipe como consultor pessoal.
Você pode entrar em contato comigo preenchendo o formulário de contato ou simplesmente ligando para +49 89 89 674 804 (Munique) . Meu endereço de e-mail é: wolfenstein ∂ xpert.digital
Estou ansioso pelo nosso projeto conjunto.
