Опубликовано: 25 февраля 2025 г. / Обновлено: 25 февраля 2025 г. – Автор: Konrad Wolfenstein
От неуклюжих движений к головокружительным поворотам в робототехнике: модернизация ИИ переосмысливает возможности человекоподобных роботов – Изображение: Xpert.Digital
Будущее человекоподобных роботов: Atlas становится умнее благодаря обучению с подкреплением
Стратегическое партнерство: Boston Dynamics оптимизирует Atlas для реальных задач
В своем заявлении компания Boston Dynamics, пионер в области динамической робототехники, и Институт робототехники и искусственного интеллекта (RAI Institute), исследовательское учреждение, возглавляемое известным экспертом по робототехнике и бывшим генеральным директором Boston Dynamics Марком Райбертом, объявили о стратегическом партнерстве. Заявленная цель этого сотрудничества, которое официально началось в феврале 2025 года, — значительно расширить возможности передового человекоподобного робота Atlas за счет использования обучения с подкреплением. Это сотрудничество обещает не только сделать Atlas более гибким и маневренным, но и расширить его возможности в реальных условиях, тем самым открывая путь к новой эре человекоподобной робототехники.
В связи с этим:
Ключевые цели перспективного сотрудничества
Партнерство между Boston Dynamics и Институтом RAI сосредоточено на ряде амбициозных целей, направленных на преобразование основных возможностей Atlas, превращение его из впечатляющего демонстрационного образца в универсальный и практичный инструмент. Эти усилия сосредоточены на трех основных областях:
Преодоление разрыва между симуляцией и реальностью: путь от симуляции к реальности
Одна из самых больших проблем в робототехнике, особенно в области обучения с подкреплением, — это перенос навыков, полученных в симуляциях, в реальный мир. Симуляции предлагают идеальную среду для обучения роботов, поскольку они предоставляют неограниченные данные, полный контроль над окружающей средой и возможность моделировать опасные или дорогостоящие сценарии без риска. Роботы могут выполнять бесчисленное количество итераций движений и задач в виртуальном мире без опасности повреждения или травмы.
Однако реальность гораздо сложнее и непредсказуемее. Физические роботы работают в мире, полном сенсорных помех, непредвиденных возмущений, неточностей в моделировании и постоянной проблемы изменчивости. То, что работает в идеально контролируемой симуляции, может дать сбой в хаотичной реальности. «Разрыв между симуляцией и реальностью» точно описывает это несоответствие.
Партнерство между Boston Dynamics и Институтом RAI направлено на устранение этого пробела с помощью инновационных методов и алгоритмов. Исследователи работают над разработкой надежных и обобщаемых последовательностей движений, которые будут стабильно функционировать не только в симуляции, но и в реальном мире. Это включает в себя разработку передовых симуляционных сред, которые более точно отражают физическую реальность, а также использование таких методов, как рандомизация домена и адаптивная симуляция, чтобы сделать модели, обученные в симуляциях, более устойчивыми к непредсказуемости реального мира. Успех в этой области имеет решающее значение для раскрытия полного потенциала обучения с подкреплением в робототехнике и развертывания роботов в реальных, неструктурированных средах.
Совершенствование навыков управления локомотивом: искусство движения и взаимодействия
Способность к локомоции — то есть к одновременному перемещению и манипулированию объектами — является ключевой возможностью для роботов, предназначенных для работы в сложных и динамичных условиях. Представьте себе человекоподобного робота, перемещающегося по складу для сбора посылок, или робота, расчищающего завалы в зоне бедствия и одновременно ищущего выживших. Во всех этих сценариях крайне важно, чтобы робот мог не только эффективно передвигаться, но и одновременно взаимодействовать с окружающей средой.
Однако разработка передовых стратегий управления движением представляет собой огромную проблему. Она требует тесной координации между планированием движения, планированием траектории, планированием захвата и управлением силой. Робот должен уметь адаптировать свои движения и манипуляции в реальном времени к постоянно меняющимся условиям окружающей среды.
В рамках партнерства исследователи разработают новые и инновационные стратегии для выведения возможностей Atlas по манипулированию объектами на новый уровень. Это включает в себя изучение алгоритмов для одновременного планирования движения и захвата, разработку надежных стратегий управления силой для манипулирования различными объектами, а также интеграцию информации с датчиков в контур управления для обеспечения быстрой и адаптивной манипуляции объектами. Улучшение манипуляций объектами является важнейшим шагом на пути к тому, чтобы сделать Atlas по-настоящему универсальным и полезным инструментом для широкого спектра применений.
Изучение стратегий контакта всего тела: синергия рук и ног
Гуманоидные роботы, такие как Atlas, обладают уникальным потенциалом для движения и взаимодействия, максимально приближенного к человеческим движениям. Эта способность интегрировать все тело, включая руки, ноги и туловище, в сложные движения и задачи открывает совершенно новые возможности для робототехники. Стратегии контакта всего тела выходят за рамки простого манипулирования руками и используют синергию между руками и ногами для обеспечения высокоэффективных движений и задач.
Представьте себе человека, несущего тяжелый предмет. Он использует не только руки, но и ноги, туловище и все тело, чтобы стабилизировать вес, поддерживать равновесие и эффективно перемещать предмет. Аналогично, человекоподобные роботы должны уметь использовать все свое тело для выполнения сложных задач, требующих тесной координации между руками и ногами.
Исследователи сосредоточены на разработке передовых алгоритмов управления и стратегий планирования для высокоэффективных движений и задач, выполняемых всем телом. Это включает в себя такие области, как динамическая ходьба, прыжки, лазание, подъем и переноска тяжелых предметов, манипуляции в ограниченных пространствах и взаимодействие со сложной окружающей средой. Исследования стратегий контакта всего тела имеют решающее значение для реализации всего потенциала человекоподобной формы и разработки роботов, способных двигаться и взаимодействовать с окружающим миром естественным и интуитивным образом.
Значение этого новаторского сотрудничества
Партнерство между Boston Dynamics и Институтом RAI имеет огромное значение для сообщества исследователей в области робототехники и искусственного интеллекта по нескольким причинам. Во-первых, оно объединяет две ведущие организации в области робототехники, каждая из которых обладает уникальными сильными сторонами и опытом. Boston Dynamics известна во всем мире своими впечатляющими и динамичными роботизированными платформами, такими как Atlas, Spot, Handle и Stretch. Институт RAI под руководством Марка Райберта обладает многолетним опытом разработки передовых технологий для интеллектуальных машин и применения обучения с подкреплением к сложным задачам робототехники.
Марк Райберт, основатель Института RAI, — икона в робототехнике. Будучи бывшим генеральным директором Boston Dynamics, он внёс значительный вклад в развитие компании и создал одних из самых впечатляющих роботов в мире. Его видение роботов, способных передвигаться в реальном мире с той же ловкостью и универсальностью, что и люди и животные, оказало глубокое влияние на исследования в области робототехники. С основанием Института RAI Райберт продолжает свою миссию по расширению границ возможного в робототехнике и искусственном интеллекте.
Это сотрудничество основано на прочном фундаменте предыдущих совместных проектов, включая «Набор для исследователей в области обучения с подкреплением» для четвероногого робота Spot. Этот набор позволяет исследователям по всему миру разрабатывать и тестировать алгоритмы обучения с подкреплением на платформе Spot. Успешная разработка и внедрение этого набора продемонстрировали, что обе организации способны эффективно сотрудничать и разрабатывать инновационные решения в области обучения с подкреплением для робототехники.
Применив обучение с подкреплением к Atlas, одному из самых передовых и функциональных человекоподобных роботов в мире, партнеры рассчитывают на значительный прогресс в развитии возможностей человекоподобных роботов. Обучение с подкреплением открывает потенциал для обучения роботов выполнению сложных задач, которые было бы трудно решить с помощью традиционных подходов к программированию. Оно позволяет роботам учиться, адаптироваться и постоянно совершенствовать свои способности посредством взаимодействия с окружающей средой.
Компания Boston Dynamics и Институт RAI обязались регулярно публиковать обновления и демонстрации своей работы с компанией Atlas, чтобы сделать достижения в области человекоподобной робототехники доступными для более широкой публики. Такая прозрачность имеет решающее значение для укрепления доверия к исследованиям в области робототехники и искусственного интеллекта, а также для содействия общественному признанию этих технологий. Планируемые публикации не только проинформируют научное сообщество, но и вдохновят общественность захватывающими возможностями и проблемами человекоподобной робототехники.
Совместные исследования и разработки в деталях
Сотрудничество между Boston Dynamics и Институтом RAI разделено на несколько ключевых направлений исследований и разработок, которые тесно связаны и дополняют друг друга:
Разработка общего конвейера обучения с подкреплением для Atlas
В основе партнерства лежит разработка передового конвейера обучения с подкреплением, специально адаптированного к потребностям и возможностям Atlas. Этот конвейер станет основой для обучения динамичному и обобщаемому поведению для манипулирования мобильными устройствами. Он охватывает все этапы процесса обучения с подкреплением, от определения функций вознаграждения и выбора подходящих алгоритмов, разработки сред моделирования и сбора данных до проверки и переноса изученного поведения на реального робота.
Процесс обучения будет модульным, что обеспечит гибкость и адаптивность к различным задачам и средам. Он будет интегрировать передовые методы обучения с подкреплением, такие как глубокое обучение с подкреплением, обучение с подкреплением на основе моделей и многоагентное обучение с подкреплением, для максимизации эффективности и надежности обучения. Особое внимание будет уделено разработке функций вознаграждения, которые позволят Atlas обучаться сложным задачам без необходимости явного определения каждого шага. Эти функции вознаграждения будут направлять робота к развитию эффективных, естественных и человекоподобных движений и взаимодействий.
Перенос из виртуального мира в реальный: мост между виртуальным и реальным мирами
Как уже упоминалось, перенос результатов моделирования в реальный мир является одной из самых больших проблем в области обучения с подкреплением для робототехники. Команды будут интенсивно работать над преодолением разрыва между моделированием и реальным миром и обеспечением того, чтобы модели поведения, обученные в моделировании, могли быть успешно и надежно перенесены на физическое оборудование.
Для этого необходим многоуровневый подход, включающий как улучшение среды моделирования, так и разработку надежных методов переноса. Среда моделирования постоянно совершенствуется для более точного отражения физической реальности, включая моделирование трения, контакта, инерции и других физических эффектов. Одновременно используются такие методы, как рандомизация домена, идентификация системы и адаптивное управление, чтобы сделать модели, обученные в симуляциях, более устойчивыми к неопределенностям реального мира. Цель состоит в создании плавного перехода от моделирования к реальности, позволяющего Atlas применять навыки, полученные в виртуальном мире, к реальным условиям без существенного снижения производительности.
Сосредоточьтесь на ключевых навыках для будущего человекоподобной робототехники
Партнерство сосредоточено на разработке и совершенствовании ключевых возможностей, необходимых для практического применения человекоподобных роботов в реальных условиях:
Улучшенное управление локомотивом: возможность перемещать объекты во время движения
Atlas должен уметь манипулировать объектами и устройствами, такими как двери, выключатели, рычаги, инструменты и другие предметы, одновременно перемещаясь. Эта возможность имеет решающее значение для широкого спектра применений, от промышленной автоматизации и логистики до поисково-спасательных операций. Представьте себе, как Atlas перемещается по пересеченной местности, одновременно расчищая завалы или используя инструменты для ремонта поврежденной конструкции.
Для улучшения управления местоположением требуется разработка алгоритмов, которые координируют планирование движений, планирование захвата и управление силой в реальном времени. Atlas должен уметь адаптировать свои движения и манипуляции к форме, размеру, весу и текстуре объектов, которыми он манипулирует. Кроме того, он должен уметь обрабатывать неопределенности в восприятии и окружающей среде, динамически корректируя свои планы и движения. Развитие этих возможностей сделает Atlas гораздо более универсальным и полезным инструментом для широкого спектра применений.
Стратегии контактного движения всего тела: сложные движения и большие нагрузки
Исследователи сосредоточены на разработке сложных движений всего тела, выходящих за рамки простой ходьбы и захвата предметов. К ним относятся динамичный бег, прыжки, лазание, подъем и переноска тяжелых предметов, а также манипуляции в ограниченном пространстве. Эти способности требуют тесной координации между руками, ногами и туловищем, используя синергию всего тела для выполнения сложных задач.
Динамичная ходьба и прыжки позволяют Atlas быстро и эффективно передвигаться по неровной местности и преодолевать препятствия. Возможность карабкаться расширяет его возможности и обеспечивает доступ к труднодоступным местам. Подъем и переноска тяжелых предметов делают его ценным инструментом в логистике и строительстве. Манипулирование в ограниченных пространствах позволяет использовать его в условиях, труднодоступных или опасных для человека. Разработка стратегий контакта всего тела является важнейшим шагом на пути к реализации всего потенциала человекоподобной формы и превращению Atlas в по-настоящему маневренного и функционального робота.
Практическая реализация и непрерывный мониторинг прогресса
Партнерство между Boston Dynamics и Институтом RAI уделяет большое внимание прозрачному и ориентированному на практику внедрению результатов их научно-исследовательских и опытно-конструкторских работ:
Регулярные отчеты о ходе работ и демонстрации
Компании Boston Dynamics и RAI Institute обязались периодически публиковать отчеты о ходе работы, документирующие последние разработки и достижения в рамках их сотрудничества. Эти отчеты будут включать не только письменные описания прогресса, но и наглядные демонстрации с использованием Atlas, показывающие новые навыки в действии. Эти демонстрации будут выпущены в виде видеороликов и презентаций и станут доступны научному сообществу и широкой общественности.
Регулярные обновления и демонстрации служат нескольким целям. Они позволяют научному сообществу отслеживать достижения в области человекоподобной робототехники и вдохновлять друг друга. Они способствуют прозрачности и доверию к исследованиям в области робототехники и помогают повысить общественное признание этих технологий. Кроме того, они предоставляют Boston Dynamics и Институту RAI возможность получать обратную связь от сообщества и соответствующим образом корректировать направление своих исследований.
Место сотрудничества: Массачусетс, США
Вся научно-исследовательская и опытно-конструкторская работа в рамках партнерства ведется в Массачусетсе, где расположены штаб-квартиры обеих организаций. Такая географическая близость способствует тесному сотрудничеству и прямому обмену информацией между исследовательскими группами. Команды Boston Dynamics и RAI Institute работают в общих лабораториях и используют ресурсы и инфраструктуру обеих организаций. Эта тесная интеграция команд и ресурсов является важнейшим фактором успеха партнерства, позволяя использовать синергию и эффективно продвигать исследования и разработки.
Ожидаемые новые возможности Atlas: взгляд в будущее человекоподобной робототехники
Благодаря партнерству между Boston Dynamics и институтом RAI, робот Atlas, как ожидается, получит ряд революционных новых возможностей, которые сделают его еще более универсальным и полезным инструментом:
Улучшенная подвижность и манипулирование: ловкость и точность движений
Динамическое передвижение
Благодаря этому Atlas сможет передвигаться еще более стабильно и плавно по неровной местности, в сложных условиях и даже в динамичных сценариях. Это включает в себя ходьбу, прыжки, лазание, а также способность адаптироваться к различным поверхностям и условиям в режиме реального времени. Динамическое передвижение обеспечивается за счет передовых алгоритмов управления и объединения данных с датчиков, что позволяет Atlas поддерживать равновесие, преодолевать препятствия и адаптировать свои движения к конкретной ситуации.
Манипуляции всем телом
Робот будет использовать передовые стратегии контакта всего тела для точного и эффективного подъема, переноски, перемещения и манипулирования тяжелыми предметами. Это требует высокоразвитой координации рук, ног и туловища для стабилизации веса, поддержания равновесия и безопасного обращения с предметами. Манипуляции всем телом позволят Atlas выполнять задачи, ранее доступные только людям, такие как перемещение тяжелых грузов на складах, строительных площадках или в зонах стихийных бедствий.
Улучшенное взаимодействие с окружающей средой: Интеллектуальное взаимодействие с миром
манипулирование объектами
Атлас научится манипулировать различными объектами и устройствами в своем окружении, включая двери, выключатели, рычаги, клапаны, инструменты, контейнеры и многое другое. Эта способность позволит ему работать в условиях, приближенных к человеческим, и выполнять задачи, требующие взаимодействия с существующей инфраструктурой. Манипулирование объектами требует развитых навыков восприятия для обнаружения, определения местоположения и идентификации объектов, а также сложных стратегий захвата и манипулирования для безопасного и эффективного обращения с ними.
Адаптируемость к материалам и конструкциям
Робот сможет автоматически и интеллектуально адаптировать свою силу, скорость и движения к различным материалам и конструкциям, не повреждая и не разрушая их. Это крайне важно для безопасного и надежного взаимодействия в реальном мире, где роботы будут сталкиваться с широким спектром поверхностей, материалов и объектов. Такая адаптивность достигается за счет использования датчиков силы и крутящего момента, тактильных датчиков и передовых алгоритмов управления, позволяющих Atlas отслеживать и корректировать свои взаимодействия в режиме реального времени.
Способность к обучению и обобщению: основа для будущих инноваций
Более эффективное обучение с помощью обучения с подкреплением:
Благодаря применению передовых методов обучения с подкреплением, Atlas сможет осваивать новые навыки значительно быстрее и эффективнее, чем раньше. Это включает в себя разработку алгоритмов, ускоряющих обучение и обработку данных
В связи с этим:
Ваш глобальный партнер по маркетингу и развитию бизнеса
☑️ Язык ведения нашего бизнеса — английский или немецкий
☑️ НОВИНКА: Переписка на вашем родном языке!
Konrad Wolfenstein
Я и моя команда будем рады быть вашими личными консультантами.
Вы можете связаться со мной, заполнив контактную форму здесь [email protected]:или просто позвонив по номеру +49 7348 4088 965. Мой адрес электронной почты
Я с нетерпением жду начала нашего совместного проекта.