Опубликовано: 18 марта 2025 г. / Обновлено: 18 марта 2025 г. – Автор: Konrad Wolfenstein
Управление вставанием гуманоидов: с помощью HoST гуманоиды учатся вставать — прорыв для роботов в повседневной жизни — Изображение: humanoid-standingup.github.io
HoST – это не просто средство для подъема: он открывает путь для автономных и универсальных человекоподобных роботов.
От симуляции к реальности: как HoST учит человекоподобных роботов самостоятельно вставать.
В захватывающем мире человекоподобной робототехники, где машины все чаще имитируют человеческие способности, центральное место занимает, казалось бы, простой, но принципиально важный навык: умение вставать. Для нас, людей, это вторая натура, бессознательное движение, которое мы выполняем бесчисленное количество раз каждый день. Но для человекоподобного робота вставание — сложная задача, требующая сложных систем управления, точных датчиков и интеллектуальных алгоритмов. Эта способность является не только впечатляющей демонстрацией инженерного мастерства, но и необходимым условием для того, чтобы человекоподобные роботы нашли свое место в нашей повседневной жизни и помогали нам в решении широкого спектра задач.
Способность вставать из различных положений — это гораздо больше, чем просто приятная дополнительная функция. Это основа автономности и универсальности человекоподобных роботов. Представьте себе робота, помогающего вам по дому, оказывающего помощь по уходу за больными или работающего в опасных условиях. Во всех этих сценариях способность самостоятельно вставать из разных положений имеет решающее значение. Робот, который функционирует только в идеальных исходных положениях и остается беспомощным после падения, просто бесполезен в реальном мире. Поэтому разработка надежных и универсальных стратегий вставания является ключевым шагом на пути от исследовательской лаборатории к реальному миру для человекоподобных роботов.
Предыдущие подходы к решению этой проблемы часто достигали своих пределов. Многие из них полагались на тщательно запрограммированные последовательности движений, которые функционировали в контролируемых условиях, но быстро достигали своих пределов в непредсказуемой реальности. Эти жесткие системы были негибкими, неспособными адаптироваться к меняющимся условиям и терпели сокрушительный провал, когда робот приземлялся в неожиданном положении или на неровной поверхности. Другие подходы использовали сложные среды моделирования, но их результаты часто было трудно перенести на реальных роботов. Переход от моделирования к реальности, так называемый «перенос из моделирования в реальность», оказался камнем преткновения для многих многообещающих исследовательских подходов.
В этом контексте появляется инновационная методика, способная коренным образом изменить наше представление о том, как человекоподобные роботы могут вставать: HoST, сокращение от Humanoid Standing-up Control (управление вставанием человекоподобного робота). HoST — это больше, чем просто еще один метод; это смена парадигмы. Разработанная консорциумом известных университетов Азии , включая Шанхайский университет Цзяотун, Гонконгский университет, Чжэцзянский университет и Китайский университет Гонконга, методика HoST порывает с традиционными подходами и прокладывает совершенно новый путь обучения человекоподобных роботов вставанию — удивительно универсальный, надежный и реалистичный.
Подходит для:
HoST: фреймворк, который учится на ошибках.
В основе инноваций HoST лежит применение обучения с подкреплением (RL), метода машинного обучения, вдохновленного тем, как учатся люди и животные. Представьте, что вы учите ребенка кататься на велосипеде. Вы не даете ему подробных инструкций по каждому движению мышц; вместо этого вы просто позволяете ему попробовать. Если ребенок падает, он корректирует свои движения при следующей попытке. Методом проб и ошибок, с помощью положительной и отрицательной обратной связи, ребенок постепенно учится управлять велосипедом. Обучение с подкреплением работает по аналогичному принципу.
В проекте HoST человекоподобный робот помещается в смоделированную среду и получает задание вставать из различных положений. Робот выступает в роли «агента» в этой среде, выполняя действия, в данном случае — движения суставов и тела. За каждое действие он получает «награду» или «наказание» в зависимости от успеха. Вставание приносит положительную награду, а падение или совершение нежелательных движений — отрицательную. Благодаря бесчисленным испытаниям, накоплению опыта и оптимизации стратегии робот постепенно учится разрабатывать наилучшую возможную стратегию вставания.
Ключевое отличие от предыдущих подходов, основанных на обучении с подкреплением, заключается в том, что HoST обучается с нуля. Он не использует предварительно запрограммированные траектории движения, демонстрации человека или другие предварительные знания. Робот начинает с чистого листа и разрабатывает свои стратегии вставания полностью независимо. Это фундаментальный шаг вперед, поскольку он позволяет системе находить решения, которые могут значительно превосходить то, что могли бы придумать инженеры-люди. Кроме того, это делает систему чрезвычайно адаптивной, поскольку она не зависит от жестких предположений или человеческих предубеждений.
Магия многокритической архитектуры
Еще одним ключевым элементом инновации HoST является многокритическая архитектура. Чтобы понять это, нам нужно кратко рассмотреть, как работает обучение с подкреплением. В типичных системах обучения с подкреплением есть два центральных компонента: актор и критик. Актор, так сказать, является мозгом робота, выбирающим действия и определяющим, какие движения следует выполнить. Критик оценивает действия актора и предоставляет обратную связь. Он сообщает актору, были ли его действия хорошими или плохими и как их можно улучшить. В традиционных подходах к обучению с подкреплением обычно есть только один критик.
HoST отходит от этой традиции и вместо этого полагается на множество специализированных критиков. Представьте, что вставание включает в себя несколько важных аспектов: поддержание равновесия, принятие правильной позы, координацию суставов и контроль вращательного момента. Каждый из этих аспектов может оцениваться своим собственным «экспертом». Именно это и делает многокритериальная архитектура. HoST использует несколько сетей критиков, каждая из которых специализируется на определенном аспекте процесса вставания. Например, один критик может оценивать равновесие, другой — координацию суставов, а третий — вращательный момент.
Разделение на специализированных критиков оказалось чрезвычайно эффективным. Оно решает проблему, часто возникающую в традиционных системах управления обучением: негативное вмешательство. Когда один критик пытается одновременно оценить все аспекты сложной задачи, могут возникать конфликты и путаница. Различные цели обучения могут мешать друг другу, замедляя или даже приводя к сбою процесса обучения. Многокритериальная архитектура обходит эту проблему, разбивая задачу обучения на более мелкие, более управляемые подзадачи и назначая каждой подзадаче специализированного критика. Затем субъект получает обратную связь от всех критиков и учится оптимально комбинировать различные аспекты выполнения задачи.
Эта многокритериальная архитектура особенно актуальна для сложной задачи вставания. Вставание требует множества тонких моторных навыков и точного контроля вращательного момента для поддержания равновесия и предотвращения падения. Благодаря своим специализированным критикам HoST может целенаправленно тренировать и оптимизировать эти различные аспекты вставания, что приводит к значительно лучшим результатам, чем традиционные подходы, использующие одного критика. В своих исследованиях ученые продемонстрировали, что многокритериальная архитектура обеспечивает значительное улучшение производительности и позволяет HoST разрабатывать стратегии вставания, недостижимые при использовании традиционных методов.
Обучение по учебной программе: от простого к сложному
Еще один ключ к успеху HoST — это обучение по учебной программе. Этот метод основан на процессе обучения человека, в котором мы приобретаем сложные навыки шаг за шагом, начиная с простых основ и постепенно переходя к более сложным задачам. Вспомним еще раз пример с ездой на велосипеде. Прежде чем ребенок научится ездить на двух колесах, он может сначала научиться балансировать на беговеле или использовать вспомогательные колеса. Эти подготовительные упражнения облегчают последующий процесс обучения и обеспечивают более быстрый и успешный прогресс.
HoST реализует аналогичный принцип. Робот не сталкивается с самой сложной задачей с самого начала — а именно, с подъемом из любого положения на любой поверхности. Вместо этого он проходит многоуровневую программу обучения, в которой задачи постепенно усложняются. Обучение начинается с простых сценариев, таких как подъем из положения лежа на ровном полу. Как только робот освоит эту задачу, условия становятся все более сложными. Добавляются новые исходные положения, такие как подъем из положения сидя или из положения лежа, прислонившись к стене. Поверхность также варьируется: от ровного пола до слегка неровных поверхностей и, наконец, до более сложной местности.
Обучение по данной программе предлагает несколько преимуществ. Во-первых, оно позволяет более эффективно исследовать пространство решений. Робот изначально фокусируется на фундаментальных аспектах вставания и учится осваивать их в простых сценариях. Это ускоряет процесс обучения, позволяя роботу быстрее достичь хорошего уровня производительности. Во-вторых, программа улучшает обобщаемость модели. Постепенно подвергая робота более разнообразным и сложным задачам, он учится адаптироваться к различным ситуациям и разрабатывать надежные стратегии вставания, которые функционируют не только в идеальных, но и в реальных условиях. Разнообразие условий обучения имеет решающее значение для устойчивости системы в реальном мире, где непредсказуемые поверхности и начальные положения являются правилом, а не исключением.
Подходит для:
Реализм через ограничения передвижения
Еще одним важным аспектом HoST является учет применимости в реальных условиях. Хотя симуляции являются мощным инструментом для обучения роботов, реальный мир гораздо сложнее и непредсказуемее. Для успешного преодоления разрыва между симуляцией и реальностью HoST реализует два важных ограничения движения, которые гарантируют, что изученные стратегии могут быть применены к реальному оборудованию без повреждения робота.
Первое ограничение — это регуляризация плавности. Она направлена на уменьшение колебательных движений. В симуляциях роботы могут выполнять движения, которые были бы проблематичными в реальности. Например, они могут совершать резкие, трясущиеся движения, которые могут повредить физическое оборудование или привести к нестабильному поведению. Регуляризация плавности гарантирует, что изученные движения будут более плавными и текучими, что не только бережнее относится к оборудованию, но и приводит к более естественному и стабильному поведению при вставании.
Второе ограничение — это неявное ограничение скорости. Оно предотвращает чрезмерно быстрые или резкие движения. Опять же, в симуляциях часто представлены идеализированные условия, в которых роботы могли бы выполнять движения с нереалистично высокими скоростями. Однако в реальном мире такие резкие движения могут повредить робота, например, из-за перегрузки двигателей или повреждения суставов. Ограничение скорости гарантирует, что изученные движения остаются в пределах физических возможностей реального оборудования и не представляют опасности для робота.
Эти ограничения на движение имеют решающее значение для переноса знаний, полученных в ходе моделирования, в реальный мир. Они гарантируют, что стратегии, изученные в ходе моделирования, не только работают теоретически, но и могут быть реализованы на практике на реальных роботах без перегрузки или повреждения оборудования. Это важный шаг в преодолении разрыва между моделированием и реальностью и подготовке человекоподобных роботов к использованию в реальном мире.
Практическое испытание: HoST на Unitree G1
Настоящая проверка любого метода управления роботом — это его практическая реализация на реальном оборудовании. Чтобы продемонстрировать возможности HoST, исследователи перенесли стратегии управления, изученные в ходе моделирования, на человекоподобного робота Unitree G1. Unitree G1 — это передовая человекоподобная платформа, отличающаяся маневренностью, прочностью и реалистичным дизайном. Она является идеальным испытательным полигоном для оценки возможностей HoST в реальном мире.
Результаты практических испытаний оказались впечатляющими и подтвердили эффективность подхода HoST. Робот Unitree G1, управляемый HoST, продемонстрировал замечательные возможности по вставанию из самых разных положений. Он успешно вставал из положения лежа, сидя, на коленях и даже из положений, когда опирался на предметы или стоял на неровной поверхности. Перенос смоделированных возможностей в реальный мир был практически незаметным, что подчеркивает высокое качество переноса результатов моделирования в реальный мир с помощью HoST.
Особо следует отметить устойчивость к внешним воздействиям, продемонстрированную роботом Unitree G1, управляемым системой HoST. В ходе экспериментальных испытаний робот подвергался воздействию внешних сил, таких как удары и столкновения. Он сталкивался с препятствиями, которые мешали ему встать на ноги. Его даже нагружали тяжелыми грузами (до 12 кг) для проверки его устойчивости и несущей способности. Во всех этих ситуациях робот демонстрировал замечательную устойчивость и успешно восстанавливал равновесие, не теряя баланса и не падая.
Впечатляющее демонстрационное видео наглядно показало надежность системы HoST. На нем было показано, как человек толкает и пинает робота Unitree G1, когда тот встает. Несмотря на эти значительные возмущения, робот остался невозмутимым. Он корректировал свои движения в реальном времени, адаптировался к неожиданным ударам и в конечном итоге безопасно и устойчиво встал. Эта демонстрация впечатляюще иллюстрирует практическую применимость и надежность системы HoST в реальных, непредсказуемых условиях.
Подходит для:
Исследования абляции: взаимодействие компонентов.
Для более детального изучения значимости отдельных компонентов HoST исследователи провели обширные исследования методом удаления или модификации отдельных элементов структуры HoST с целью анализа их влияния на общую производительность. Результаты этих исследований предоставили ценную информацию о функциональности HoST и подтвердили важность его основных инноваций.
Ключевым результатом исследований методом абляции стало подтверждение решающей роли многокритической архитектуры. Когда исследователи модифицировали систему, используя только одного критика, система потерпела сокрушительный провал. Она больше не могла обучаться успешным моделям стояния, и в большинстве случаев робот беспомощно оставался лежать. Этот результат подчеркивает центральную важность многокритической архитектуры для производительности HoST и подтверждает, что специализированные критики действительно вносят значительный вклад в успешное обучение.
Обучение по учебной программе также оказалось ключевым фактором успеха в исследованиях по абляции. Когда исследователи заменили учебную программу случайным обучением без постепенного увеличения сложности, производительность системы значительно ухудшилась. Робот обучался медленнее, достигал более низкого уровня производительности и был менее устойчив к различным начальным положениям и поверхностям. Это подтверждает предположение о том, что обучение по учебной программе повышает эффективность процесса обучения и увеличивает обобщаемость модели.
Внедренные ограничения на движение также внесли значительный вклад в общую производительность, особенно в отношении практического применения. Когда исследователи убрали регуляризацию плавности и ограничение скорости движения, робот все еще обучался стратегиям восстановления в симуляции, но в реальности они были менее стабильными и чаще приводили к падениям или нежелательным, резким движениям. Это демонстрирует, что, хотя ограничения на движение несколько ограничивают гибкость системы в симуляции, в реальном мире они необходимы для обеспечения надежного, безопасного и удобного для аппаратного обеспечения поведения.
HoST: Трамплин для создания универсальных человекоподобных роботов.
Способность вставать из разных положений может показаться на первый взгляд тривиальной, но на самом деле это фундаментальный элемент головоломки для разработки действительно универсальных и автономных человекоподобных роботов. Она лежит в основе интеграции в более сложные системы передвижения и манипулирования и открывает множество новых возможностей применения. Представьте себе робота, который может не только вставать, но и плавно переключаться между различными задачами — вставать с дивана, идти к столу, брать предметы, избегать препятствий и снова вставать, если споткнется. Такое плавное взаимодействие с окружающей средой, которое для нас, людей, является второй натурой, — это цель человекоподобной робототехники, и HoST приближает нас на важный шаг к ее достижению.
Благодаря HoST, человекоподобные роботы в будущем могут использоваться в самых разных областях, где их человеческая форма и способность взаимодействовать с окружающей средой являются преимуществом. В сфере ухода за больными они могли бы помогать пожилым или больным людям, помогая им вставать и садиться, подавая им предметы или помогая в выполнении домашних дел. В сфере услуг их можно было бы использовать в отелях, ресторанах или магазинах для обслуживания клиентов, транспортировки товаров или предоставления информации. В опасных условиях, таких как ликвидация последствий стихийных бедствий или на промышленных предприятиях, они могли бы брать на себя задачи, слишком рискованные или утомительные для человека.
Кроме того, способность подниматься после падения имеет решающее значение для восстановления после падения. Падения — распространенная проблема для человекоподобных роботов, особенно в неровных или динамичных условиях. Робот, который не может самостоятельно подняться после падения, быстро становится беспомощным в таких условиях. HoST предлагает решение этой проблемы, поскольку позволяет роботу самостоятельно восстанавливать равновесие даже в неожиданных положениях и продолжать выполнение задачи. Это повышает надежность и безопасность человекоподобных роботов, делая их более прочными и практичными инструментами.
HoST открывает путь для нового поколения человекоподобных роботов.
HoST — это не просто эволюция существующих методов; это значительный прорыв в управлении человекоподобными роботами. Благодаря инновационному использованию обучения с подкреплением, многокритической архитектуры и обучения на основе учебных программ, он преодолевает ограничения предыдущих подходов, позволяя роботам вставать из самых разных положений и на различных поверхностях. Успешный перенос от моделирования к реальным роботам, продемонстрированный на Unitree G1, и его впечатляющая устойчивость к возмущениям подчеркивают огромный потенциал этого метода для практического применения.
HoST — важный шаг на пути к созданию человекоподобных роботов, которые впечатляют не только в лабораторных условиях, но и могут принести реальную пользу в реальном мире. Он приближает нас к видению будущего, где человекоподобные роботы органично войдут в нашу повседневную жизнь, помогая нам в выполнении различных задач и делая нашу жизнь безопаснее, комфортнее и эффективнее. Благодаря таким технологиям, как HoST, некогда футуристическая идея о человекоподобных роботах, сопровождающих нас в повседневной жизни, становится все более осязаемой.
Подходит для:
Ваш глобальный партнер по маркетингу и развитию бизнеса
☑️ Наш деловой язык — английский или немецкий.
☑️ НОВИНКА: Переписка на вашем национальном языке!
Konrad Wolfenstein
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.
