Опубликовано: 18 марта 2025 г. / Обновление от: 18 марта 2025 г. - Автор: Конрад Вольфенштейн
Контроль за стоянкой гуманоидов: научиться вставать с хозяевами-прорыв для роботов в повседневной жизни: Humanoid-Standup.github.io
Больше, чем просто встать: хозяин прокладывает путь для автономных и универсальных гуманоидных роботов
От симуляции до реальности: как хозяина гуманоидных роботов учит самоуправленного
В увлекательном мире гуманоидной робототехники, в котором машины имитируют все больше и больше человеческих способностей, явно простым, но фундаментально важным навыком играет центральную роль: вставать. Это, конечно, для нас, люди, бессознательное движение, которое мы выполняем бесчисленное количество раз каждый день. Но для гуманоидного робота вставание - это сложная проблема, которая требует взаимодействия сложного контроля, точных датчиков и интеллектуальных алгоритмов. Тем не менее, эта способность является не только впечатляющей демонстрацией инженерного искусства, но также является важной предпосылкой для гуманоидных роботов, которые находят свое место в нашей повседневной жизни и могут поддержать нас в различных областях ответственности.
Встание с разных позиций - это гораздо больше, чем просто хорошая дополнительная функция. Это основа для автономии и универсальности гуманоидных роботов. Представьте, что робот должен помочь вам в домашнем хозяйстве, помочь в уходе или работать в опасной среде. Во всех этих сценариях способность самостоятельно настраиваться из разных мест имеет решающее значение. Робот, который работает только в идеальных стартовых позициях и остается беспомощным при падении, просто непригоден в реальном мире. Поэтому разработка надежных и универсальных стратегий -для -операционных стратегий является ключевым шагом, чтобы донести гуманоидные роботы из исследовательской лаборатории в реальное мир.
Предыдущие подходы к решению этой проблемы часто достигали их пределов. Многие были основаны на трудоемких предварительно запрограммированных движениях, которые работали в контролируемых средах, но быстро достигли своих пределов в непредсказуемой реальности. Эти жесткие системы были негибкими, не могли адаптироваться к измененным условиям и с треском провалились, когда робот приземлился в неожиданном положении или находился на неровных поверхностях. Другие подходы полагаются на сложные моделирующие среды, результаты которых часто было трудно перенести в реальных роботов. Прыжок от симуляции к реальности, так называемой «передачи с рисованием», оказался камнем преткновения многих многообещающих исследовательских подходов.
В этом контексте инновационная структура выходит на сцену, которая может принципиально изменить то, как мы думаем о том, чтобы поднять гуманоидные роботы: хозяин, короткий для управления постоянными гуманоидами. Хост - это больше, чем просто другой метод; Это сдвиг парадигмы. Разработанный консорциумом известных университетов в Азии , включая Шанхайский университет Цзяо Тонг, Университет Гонконга, Университет Чжэцзян и Китайский университет Гонконга, ведущие традиционные подходы и реалистичный и реалистичный.
Подходит для:
Хозяин: структура, которая учится на ошибках
Ядро инноваций хозяина заключается в использовании обучения подкреплению (RL), метода машинного обучения, который вдохновлен тем, как люди и животные учатся. Представьте, что вы учите ребенку ездить на велосипеде. Они не дают ему подробные инструкции для каждого мышечного движения, а просто позволяют ему попробовать это. Если ребенок падает туда, он исправляет его движения при следующей попытке. Благодаря попыткам и ошибкам ребенок постепенно учится овладеть велосипедом посредством положительной и отрицательной обратной связи. Подкрепление обучения работает в соответствии с аналогичным принципом.
В случае хозяина гуманоидный робот помещается в моделируемую среду и сталкивается с задачей встать с разных позиций. Робот действует как «агент» в этой области. Он выполняет действия, в данном случае движения его суставов и его тела. За каждую кампанию он получает «вознаграждение» или «наказание», в зависимости от того, насколько это было успешно. Если он встает, он получает позитивную награду. Если он падает или делает нежелательные движения, он получает негативную награду. Благодаря бесчисленным попыткам получить опыт и оптимизацию своих стратегий, робот постепенно учится разрабатывать наилучшую стратегию поставки.
Решающая разница в предыдущих подходах на основе RL заключается в том, что хост учится с нуля. Никаких предварительно запрограммированных движений, ни человеческих демонстраций, ни других предыдущих знаний не используются. Робот начинается с «пустого листа» и разрабатывает его стратегии -датирующих полностью независимо. Это фундаментальный прогресс, потому что он позволяет системе находить решения, которые могут выходить далеко за рамки того, что могли придумать инженеры -люди. Кроме того, система делает ее чрезвычайно адаптируемой, потому что она не полагается на жесткие предположения или человеческое уклон.
Магия мультицитальной архитектуры
Еще одним сердцем инноваций хозяина является многокритическая архитектура. Чтобы понять это, мы должны кратко справиться с функционированием обучения подкреплению. В типичных системах RL есть два центральных компонента: привод и критик. Привод, так сказать, мозг робота, который выбирает действия, то есть решает, какие движения должны быть выполнены. Критик оценивает действия привода и дает ему отзыв. Он говорит приводу, были ли его действия хорошими или плохими, и как их можно улучшить. В традиционных подходах к RL обычно есть только один критик.
Хост разрывается с помощью этой конвенции и вместо этого полагается на нескольких специализированных критиков. Представьте, что есть разные аспекты, когда встают, которые важны: удерживайте баланс, возьмите правильную осанку, координируют суставы, контролируйте вращающийся импульс. Каждый из этих аспектов может быть оценен своим собственным «экспертом». Это именно то, что делает многокритическую архитектуру. Хост использует несколько сети критиков, каждая из которых специализируется на определенном аспекте начального процесса. Один критик может, например, оценить баланс, другой - совместной координацией и третьей стороной в роторном импульсе.
Это разделение на специализированных критиков оказался чрезвычайно эффективным. Это решает проблему, которая часто возникает в традиционных системах RL: негативных помех. Если один критик пытается одновременно оценить все аспекты сложной задачи, могут возникнуть конфликты и путаница. Различные цели обучения могут препятствовать друг другу и замедлить процесс обучения или даже заставить его пройти неудачу. Многокритическая архитектура обходит эту проблему путем разборки учебной задачи в более мелкие, более четкие подзадачи и используя специализированный критик для каждой частичной задачи. Затем привод получает отзывы от всех критиков и учится оптимально объединить различные аспекты вставания.
Эта многокритическая архитектура особенно актуальна для сложной задачи встать. Поднятие требует множества тонких моторных навыков и точного контроля роторного импульса, чтобы сохранить баланс, а не упасть. Через специализированных критиков хозяин может специфически обучать и оптимизировать эти различные аспекты вставания, что приводит к значительно лучшим результатам, чем обычные подходы с одним критиком. В своих исследованиях исследователи показали, что мультицитическая архитектура обеспечивает значительный скачок в производительности и позволяет хозяину разработать стратегии подстановки, которые могут быть недоступны с использованием традиционных методов.
Учебное обучение программы: от простого до комплекса
Еще одним ключом к успеху хозяина является обучение на основе учебной программы. Этот метод основан на процессе обучения человека, в котором мы постепенно изучаем сложные навыки, начиная с простых оснований, а затем медленно работая с нами. Подумайте о примере езды на велосипеде. Прежде чем ребенок научится водить машину на двух колесах, он может научиться сохранять баланс на рабочем колесе или ездить на велосипедах. Эти подготовительные упражнения облегчают более поздний учебный процесс и обеспечивают более быстрый и более успешный прогресс.
Хост внедрил аналогичный принцип. Робот не сталкивается с самой сложной задачей с самого начала, а именно, чтобы встать на любую поверхность из любого положения. Вместо этого он подвергается ошеломленной учебной программе, в которой задачи постепенно становятся более сложными. Обучение начинается с простых сценариев, например, встать из лживого положения на плоском полу. Как только робот хорошо освоил эту задачу, условия постепенно становятся более сложными. Есть новые стартовые позиции о том, как встать с сидящего положения или лежать на стене. Поверхность также варьируется, от уровня почвы до слегка неровных поверхностей до более требовательной местности.
Это обучение на основе учебной программы имеет несколько преимуществ. С одной стороны, это обеспечивает более эффективное исследование пространства решений. Робот изначально фокусируется на основных аспектах вставания и учится освоить их в простых сценариях. Это ускоряет процесс обучения, и робот быстрее достигает хорошего уровня производительности. С другой стороны, учебная программа улучшает обобщение модели. Постепенно противостояв роботу с более разнообразными и сложными задачами, он учится адаптироваться к различным ситуациям и разрабатывать надежные стратегии, которые работают не только в идеалах, но и в реальных условиях. Разнообразие условий обучения имеет решающее значение для надежности системы в реальном мире, где непредсказуемые поверхности и начальные позиции являются правилом, а не исключением.
Подходит для:
Реальность через ограничения движения
Другим важным аспектом хоста учитывается реальная применимость. Моделирование является мощным инструментом для тренировочных роботов, но реальный мир неравен более сложный и непредсказуемый. Чтобы успешно овладеть прыжком от симуляции к реальности, хозяин реализует два значительных ограничения на движение, которые гарантируют, что изученные стратегии также могут быть реализованы на реальном оборудовании и не повредят роботу.
Первым ограничением является регуляризация гладкости. Это направлено на уменьшение колебательных движений. При симуляциях роботы могут выполнять движения, которые были бы проблематичными в реальности. Например, они могли бы сделать резкие, дрожащие движения, которые могут быть вредными для физического оборудования или привести к нестабильному поведению. Ретализация гладкости гарантирует, что ученые движения являются более плавными и жидкими, что не только более мягкое для аппаратного обеспечения, но и приводит к более естественному и стабильному поведению.
Второе ограничение - неявное ограничение скорости движения. Это предотвращает слишком быстрые или резкие движения. Здесь также моделирование часто представляют идеализированные условия, в которых роботы могут выполнять движения с нереально высокими скоростями. Однако в реальном мире такие резкие движения могут привести к повреждению робота, например, для перегрузки двигателей или повреждения суставов. Ограничение скорости движения гарантирует, что изученные движения остаются в физических пределах реального оборудования и не подвергают опасности робота.
Эти ограничения на движение имеют решающее значение для переноса с рисованием с рисунком. Они гарантируют, что стратегии, изученные в симуляции, не только теоретически работают, но также могут быть практически реализованы на реальных роботах без перегрузки или повреждения оборудования. Они являются важным шагом, чтобы преодолеть разрыв между симуляцией и реальностью и подготовить гуманоидных роботов для использования в реальном мире.
Практический тест: хост на Unitree G1
Реальным тестом для каждого метода управления роботами является практическая реализация реального оборудования. Чтобы продемонстрировать производительность хозяина, исследователи перенесли стратегии управления, изученные при симуляции в Humanoid Robot Unit G1. Untree G1 - это продвинутая гуманоидная платформа, которая характеризуется ее ловкостью, надежностью и реалистичной конструкцией. Это идеальный тестовый стенд для оценки навыков хозяина в реальном мире.
Результаты практических тестов были впечатляющими и подтвердили эффективность подхода хозяина. Робот Untree G1, управляемый хостом, показал замечательные воздействия с широкого спектра позиций. Он смог успешно встать из лживого положения, из сидящего положения, с колен и даже с позиций, в которых он опирался на объекты или был на неровной поверхности. Передача моделируемых навыков в реальное мир была практически плавной, что подчеркивает высокое качество передачи с рисунком в реальность от хозяина.
Особенно примечательно является надежностью расстройств, которую продемонстрировал контролируемый хозяином Unite G1. В экспериментальных тестах робот сталкивался с внешними силами, например, ударами или ударами. Он столкнулся с препятствиями, которые заблокировали его. Он был даже загружен тяжелыми нагрузками (до 12 кг) для проверки его стабильности и нагрузки. Во всех этих ситуациях робот продемонстрировал замечательное сопротивление и смог успешно настроить, не теряя и не свергнув баланс.
В впечатляющем демонстрационном видео устойчивость хозяина стала особенно ясной. Там вы могли видеть, как человек столкнулся с роботом Unitree G1 во время стартового процесса. Несмотря на эти огромные расстройства, робот не мог быть удален. Он исправил свои движения в режиме реального времени, адаптировал неожиданные эффекты и, наконец, встал безопасно и стабильно. Эта демонстрация впечатляюще иллюстрирует практическую применимость и надежность хост -системы в реальных, непредсказуемых средах.
Подходит для:
Исследования абляции: взаимодействие компонентов
Чтобы более точно изучить важность отдельных компонентов хозяев, исследователи провели обширные исследования абляции. В этих исследованиях отдельные элементы рамок хозяина были удалены или изменены, чтобы проанализировать их влияние на общую производительность. Результаты этих исследований дали ценную информацию о функционировании хозяев и подтвердили важность центральных инноваций.
Основным результатом исследований абляции было подтверждение решающей роли многокритической архитектуры. Когда исследователи модифицировали систему таким образом, что она использовала только одного критика, система безумно провалилась. Он больше не мог изучать успешные риски, и в большинстве случаев робот оставался беспомощным. Этот результат подчеркивает центральную важность многокритической архитектуры для эффективности хозяина и подтверждает, что специализированные критики фактически вносят значительный вклад в успех обучения.
Обучение на основе учебной программы также оказалось важным фактором успеха в исследованиях абляции. Когда исследователи заменили учебную программу на случайное обучение без постепенного увеличения сложности, производительность системы ухудшилась. Робот учился медленнее, достигал более низкого уровня производительности и был менее надежным по сравнению с различными стартовыми позициями и субстратами. Это подтверждает предположение, что обучение на основе учебной программы повышает эффективность учебного процесса и увеличивает обобщение модели.
Реализированные ограничения на движение также внесли значительный вклад в общий объем производства, особенно в отношении практической применимости. Когда исследователи удалили регуляризацию гладкости и ограничение скорости движения, робот все еще учился в симуляции, но на самом деле они были менее стабильными и чаще заставляли падать или привести к нежелательным, резкому движению. Это показывает, что ограничения на движение слегка ограничивают гибкость системы в симуляции, но в реальном мире необходимы для обеспечения надежного, безопасного и дружественного поведения.
Хозяин: трамплин для универсальных гуманоидных роботов
Способность подняться с разных позиций может показаться тривиальной с первого взгляда, но на самом деле является фундаментальной частью головоломки для развития действительно универсальных и автономных гуманоидных роботов. Это основа для интеграции в более сложные системы локомоции и манипуляции и открывает множество новых приложений. Представьте, что робот может не только встать, но и плавно перемещаться между различными задачами - вставайте с дивана, перейти к столу, возьмите объекты, избегайте препятствий и вставайте, когда он спотыкается. Этот тип бесшовного взаимодействия с окружающей средой, которая, конечно, является для нас, люди, является целью гуманоидной робототехники, а хозяин приближает нас к этой цели.
Ведущий может использоваться с хозяином в будущем в различных областях, в которых их человеческая форма и их способность взаимодействовать с человеческой средой являются выгодными. В сестринском деле они могут поддерживать пожилых или больных людей, помочь им встать и сесть, достаточно объектов или помогать в доме. В зоне обслуживания их можно использовать в отелях, ресторанах или магазинах для эксплуатации клиентов, транспортных товаров или предоставления информации. В опасных условиях, таких как оказание помощи стихийными бедствиями или на промышленных предприятиях, они могут выполнять задачи, которые слишком рискованны или слишком утомительны для людей.
Кроме того, способность вставать также важна для упрямого производства. Падения являются общей проблемой с гуманоидными роботами, особенно в неровных или динамичных средах. Робот, который не может встать независимо после падения, быстро беспомощна в таких условиях. Хост предлагает здесь решение, потому что он позволяет роботу появляться в неожиданных местах и продолжать свою задачу. Это повышает надежность и безопасность гуманоидных роботов и делает их более надежными и более практичными инструментами.
Ведущий прокладывает путь для нового поколения гуманоидных роботов
Хост - это больше, чем просто дальнейшая разработка существующих методов; Это значительный прорыв в контроле гуманоидных роботов. Благодаря инновационному использованию обучения подкреплению с помощью многокритической архитектуры и обучения на основе учебных программ, оно преодолевает ограничения предыдущих подходов и позволяет роботам встать на уровне замечательного разнообразия позиций и на широком спектре поверхностей. Успешная передача от симуляции в реального робота демонстрирует в Unitre G1 и впечатляющую надежность расстройств подчеркивает огромный потенциал этого метода для практических применений.
Хозяин является важным шагом на пути к гуманоидным роботам, который не только впечатляет в лаборатории, но также может предложить реальную добавленную ценность в реальном мире. Это приближает нас к видению будущего, в котором гуманоидные роботы плавно интегрируются в нашу повседневную жизнь, поддерживают нас в разнообразных задачах и делают нашу жизнь более комфортной, удобной и эффективной. С такими технологиями, как хозяин, некогда футуристическая идея гуманоидных роботов, которая сопровождает нас в нашей повседневной жизни, становится все более и более осязаемой реальностью.
Подходит для:
Ваш глобальный партнер по маркетингу и развитию бизнеса
☑️ Наш деловой язык — английский или немецкий.
☑️ НОВИНКА: Переписка на вашем национальном языке!
Конрад Вольфенштейн
Я был бы рад служить вам и моей команде в качестве личного консультанта.
Вы можете связаться со мной, заполнив контактную форму или просто позвоните мне по телефону +49 89 89 674 804 (Мюнхен) . Мой адрес электронной почты: wolfenstein ∂ xpert.digital
Я с нетерпением жду нашего совместного проекта.
