Publicerad: 18 mars 2025 / UPDATE Från: 18 mars 2025 - Författare: Konrad Wolfenstein
Humanoid Standing-Up Control: Lärande att stå upp med värdar-genombrottet för robotar i vardagen-Image: Humanoid-standup.github.io
Mer än bara att stå upp: värd banar vägen för autonoma och mångsidiga humanoidrobotar
Från simuleringen till verkligheten: Hur värd för humanoidrobotar lär sig självföretagen
I den fascinerande världen av humanoidrobotik, där maskiner imiterar mer och mer mänskliga förmågor, är en uppenbarligen enkel men grundläggande viktig skicklighet att spela en central roll: att stå upp. Det är naturligtvis för oss människor, en medvetslös rörelse som vi utför otaliga gånger varje dag. Men för en humanoidrobot är det en komplex utmaning som kräver interaktion mellan sofistikerad kontroll, exakta sensorer och intelligenta algoritmer. Denna förmåga är emellertid inte bara en imponerande demonstration av ingenjörskonst, utan också en väsentlig förutsättning för humanoidrobotar finner sin plats i vår vardag och kan stödja oss inom olika ansvarsområden.
Att stå upp från olika positioner är mycket mer än bara en trevlig ytterligare funktion. Det är grunden för autonomi och mångsidighet hos humanoidrobotar. Föreställ dig att en robot ska hjälpa dig i hushållet, hjälpa till med vård eller arbeta i farliga miljöer. I alla dessa scenarier är förmågan att ställa in oberoende från olika platser av avgörande betydelse. En robot som bara fungerar i idealiska startpositioner och förblir hjälplös när man faller är helt enkelt oanvändbar i den verkliga världen. Utvecklingen av robusta och mångsidiga upp -till -upp -strategier är därför ett viktigt steg för att föra humanoidrobotar från forskningslaboratoriet till den verkliga världen.
Tidigare tillvägagångssätt för att lösa detta problem nådde ofta sina gränser. Många var baserade på mödosamt förprogrammerade rörelser som arbetade i kontrollerade miljöer, men nådde snabbt sina gränser i oförutsägbar verklighet. Dessa styva system var oflexibla, kunde inte anpassa sig till förändrade förhållanden och misslyckas eländigt när roboten landade i ett oväntat läge eller var på ojämna ytor. Andra tillvägagångssätt förlitar sig på komplexa simuleringsmiljöer, vars resultat ofta var svåra att överföra till riktiga robotar. Språnget från simuleringen till verkligheten, den så kallade "Sim-to-Real Transfer", visade sig vara snubblan för många lovande forskningsmetoder.
I detta sammanhang kommer ett innovativt ramverk in i scenen som i grunden kan förändra vårt sätt att tänka på att få upp humanoidrobotar: värd, kort för humanoid stående kontroll. Värd är mer än bara en annan metod; Det är ett paradigmskifte. Utvecklad av ett konsortium av kända universitet i Asien , inklusive Shanghai Jiao Tong University, University of Hong Kong, Zhejiang University och det kinesiska universitetet i Hong Kong, är värd att bryta med traditionella tillvägagångssätt och tar ett helt nytt sätt att lära humanoidrobotar - på ett sätt som är förvånansvärt mångsidigt, robust och realistiskt.
Lämplig för detta:
Värd: En ram som lär sig av misstag
Kärnan i värdinnovationen ligger i användningen av förstärkningsinlärning (RL), en metod för maskininlärning som är inspirerad av hur människor och djur lär sig. Föreställ dig att du undervisar en barncykling. De ger honom inte detaljerade instruktioner för varje muskelrörelse, utan låter det helt enkelt prova det. Om barnet faller där korrigerar det hans rörelser vid nästa försök. Genom försök och fel lär barnet gradvis att behärska cykeln genom positiv och negativ feedback. Förstärkningsinlärning fungerar enligt en liknande princip.
När det gäller värd placeras en humanoidrobot i en simulerad miljö och konfronteras med uppgiften att stå upp från olika positioner. Roboten fungerar som ett "agent" i detta område. Det utför handlingar, i detta fall rörelser i hans leder och hans kropp. För varje kampanj får han en "belöning" eller "straff", beroende på hur framgångsrik den var. Om han står upp får han en positiv belöning. Om det faller eller gör oönskade rörelser får han en negativ belöning. Genom otaliga försök att få erfarenhet och optimering av sina strategier lär sig roboten gradvis att utveckla bästa möjliga stand -up -strategi.
Den avgörande skillnaden i tidigare RL-baserade tillvägagångssätt är att värd lär sig från början. Inga förprogrammerade rörelser, inga mänskliga demonstrationer eller annan tidigare kunskap används. Roboten börjar med ett "tomt ark" och utvecklar sina upp -datumstrategier helt oberoende. Detta är en grundläggande framsteg, eftersom det gör det möjligt för systemet att hitta lösningar som kan gå långt utöver vad mänskliga ingenjörer kunde ha kommit med. Dessutom gör systemet det extremt anpassningsbart eftersom det inte förlitar sig på styva antaganden eller mänsklig förspänning.
Magin i den multikritiska arkitekturen
Ett annat hjärta av värdinnovation är den multikritiska arkitekturen. För att förstå det måste vi kort hantera funktionen av förstärkning. Det finns två centrala komponenter i typiska RL -system: ställdonet och kritikern. Ställdonet är, så att säga, robotens hjärna som väljer handlingarna, dvs beslutar vilka rörelser som ska genomföras. Kritikern utvärderar ställdonets handlingar och ger honom feedback. Han berättar för ställdonet om hans handlingar var bra eller dåliga och hur de kan förbättras. I traditionella RL -metoder finns det vanligtvis bara en kritiker.
Värd bryter med denna konvention och förlitar sig istället på flera specialiserade kritiker. Föreställ dig att det finns olika aspekter när du står upp som är viktiga: håll balans, ta rätt hållning, koordinera leder, kontrollera den roterande impulsen. Var och en av dessa aspekter kan utvärderas av sin egen "expert". Det är exakt vad som gör den multikritiska arkitekturen. Värd använder flera kritikernätverk, som var och en är specialiserad på en viss aspekt av startprocessen. En kritiker kan till exempel betygsätta balansen, en annan den gemensamma samordningen och en tredje part till den roterande impulsen.
Denna uppdelning i specialiserade kritiker har visat sig vara extremt effektiv. Det löser ett problem som ofta uppstår i traditionella RL -system: den negativa störningen. Om en enda kritiker försöker utvärdera alla aspekter av en komplex uppgift samtidigt kan konflikter och förvirring uppstå. De olika inlärningsmålen kan hindra varandra och bromsa inlärningsprocessen eller till och med få den att misslyckas. Den multikritiska arkitekturen kringgår detta problem genom att demontera inlärningsuppgiften till mindre, tydligare undertag och använda en specialiserad kritiker för varje partiell uppgift. Ställdonet får sedan feedback från alla kritiker och lär sig att optimalt kombinera de olika aspekterna av att stå upp.
Denna multikritiska arkitektur är särskilt relevant för den komplexa uppgiften att stå upp. Att stå upp kräver en mängd fina motoriska färdigheter och exakt kontroll av den roterande impulsen för att hålla balansen och inte falla över. Genom de specialiserade kritikerna kan värd specifikt träna och optimera dessa olika aspekter av att stå upp, vilket leder till betydligt bättre resultat än konventionella tillvägagångssätt med en enda kritiker. I sina studier har forskarna visat att den multikritiska arkitekturen möjliggör ett betydande språng i prestanda och gör det möjligt att utveckla stand-up-strategier som skulle vara oåtkomliga med konventionella metoder.
Läroplaninlärning: från det enkla till komplexet
En annan nyckel till värdens framgång är den läroplanbaserade utbildningen. Denna metod är baserad på den mänskliga inlärningsprocessen, där vi gradvis lär oss komplexa färdigheter, börjar med enkla grunder och sedan långsamt arbetar upp till oss. Tänk på exemplet med cykling. Innan ett barn lär sig att köra på två hjul kan det lära sig att hålla balansen på ett pumphjul eller köra med supportcyklar. Dessa förberedande övningar underlättar den senare inlärningsprocessen och säkerställer snabbare och mer framgångsrika framsteg.
Värd implementerade en liknande princip. Roboten konfronteras inte med den svåraste uppgiften redan från början, nämligen att stå upp på någon yta från någon position. Istället utsätts den för en förskjuten läroplan där uppgifterna gradvis blir mer komplexa. Träningen börjar med enkla scenarier, till exempel att stå upp från ett liggande läge på det platta golvet. Så snart roboten har behärskat denna uppgift väl blir förhållandena gradvis svårare. Det finns nya startpositioner för hur man står upp från sittande läge eller från att ligga på en vägg. Ytan är också varierad, från jämn jord till något ojämna ytor till mer krävande terräng.
Denna läroplanbaserade utbildning har flera fördelar. Å ena sidan möjliggör det effektivare utforskning av lösningsutrymmet. Roboten fokuserar initialt på de grundläggande aspekterna av att stå upp och lär sig att behärska dem i enkla scenarier. Detta påskyndar inlärningsprocessen och roboten når en bra prestanda snabbare. Å andra sidan förbättrar läroplanen generaliseringen av modellen. Genom att gradvis konfrontera roboten med mer varierade och komplexa uppgifter lär han sig att anpassa sig till olika situationer och utveckla robusta upp -till -upp -strategier som inte bara fungerar i ideal utan också i verkliga miljöer. Olika träningsförhållanden är avgörande för systemets robusthet i den verkliga världen, där oförutsägbara ytor och startpositioner är regeln och inte undantaget.
Lämplig för detta:
Verklighet genom rörelsebegränsningar
En annan viktig aspekt av värden är att ta hänsyn till verklig användbarhet. Simuleringar är ett kraftfullt verktyg för träningsrobotar, men den verkliga världen är ojämlik mer komplex och oförutsägbar. För att framgångsrikt behärska språnget från simuleringen till verkligheten implementerar värd två betydande begränsningar för rörelse som säkerställer att de lärda strategierna också kan implementeras på verklig hårdvara och inte skadar roboten.
Den första begränsningen är jämnhetsreglering. Detta syftar till att minska oscillerande rörelser. I simuleringar kan robotar genomföra rörelser som skulle vara problematiska i verkligheten. Till exempel kan de göra ryckiga, skakande rörelser som kan vara skadliga för den fysiska hårdvaran eller skulle leda till instabilt beteende. Släthetsregleringen säkerställer att de lärda rörelserna är jämnare och flytande, vilket inte bara är mildare för hårdvaran, utan också leder till ett mer naturligt och stabilt stand-up-beteende.
Den andra begränsningen är den implicita rörelseshastighetsgränsen. Detta förhindrar för snabba eller plötsliga rörelser. Även här representerar simuleringar ofta idealiserade förhållanden där robotar kan utföra rörelser med orealistiskt höga hastigheter. I den verkliga världen kan emellertid sådana plötsliga rörelser leda till skador på roboten, till exempel för att överbelasta motorerna eller skadorna på lederna. Rörelseshastighetsgränsen säkerställer att de lärda rörelserna förblir inom de fysiska gränserna för den verkliga hårdvaran och inte äventyrar roboten.
Dessa begränsningar för rörelse är avgörande för SIM-till-verklig överföring. De säkerställer att de strategier som lärts i simuleringen inte bara fungerar teoretiskt, utan också kan genomföras praktiskt taget på riktiga robotar utan att överbelasta eller skada hårdvaran. De är ett viktigt steg för att överbrygga klyftan mellan simulering och verklighet och förbereda humanoidrobotar för användning i den verkliga världen.
Det praktiska testet: Värd på Unitree G1
Det verkliga testet för varje robotkontrollmetod är den praktiska implementeringen på verklig hårdvara. För att demonstrera värdens prestanda överförde forskarna de kontrollstrategier som lärt sig i simuleringen till Unitree G1 Humanoid Robot. Untree G1 är en avancerad humanoidplattform som kännetecknas av dess smidighet, robusthet och realistisk konstruktion. Det är en idealisk testbädd för att utvärdera värdens färdigheter i den verkliga världen.
Resultaten av de praktiska testerna var imponerande och bekräftade effektiviteten i värdmetoden. UnTree G1 -roboten, kontrollerad av värd, visade anmärkningsvärda påverkningsfunktioner från en mängd olika positioner. Han kunde framgångsrikt stå upp från ett liggande läge, från sittande läge, från knäna och till och med från positioner där han lutade sig mot föremål eller var på den ojämna ytan. Överföringen av de simulerade färdigheterna till den verkliga världen var nästan smidig, vilket understryker den höga kvaliteten på den sim-till-verkliga överföringen från värden.
Särskilt anmärkningsvärt är robustheten hos störningar som den värdstyrda Unitree G1 demonstrerade. I experimentella tester konfronterades roboten med yttre krafter, till exempel av stötar eller slag. Han konfronterades med hinder som blockerade hans upp. Den laddades till och med med tunga belastningar (upp till 12 kg) för att testa dess stabilitet och belastningskapacitet. I alla dessa situationer visade roboten ett anmärkningsvärt motstånd och kunde framgångsrikt ställa in utan att förlora eller störta balansen.
I en imponerande demonstrationsvideo blev värdens robusthet särskilt tydlig. Där kunde du se hur en person stötte på Unitree G1 -roboten under startprocessen. Trots dessa massiva störningar kunde roboten inte tas bort. Han korrigerade sina rörelser i realtid, anpassade de oväntade effekterna och stod slutligen upp säkert och stabilt. Denna demonstration illustrerar imponerande värdsystemets praktiska användbarhet och tillförlitlighet i verkliga, oförutsägbara miljöer.
Lämplig för detta:
Ablationsstudier: Interaktionen mellan komponenterna
För att undersöka vikten av de enskilda komponenterna i värdar mer exakt genomförde forskarna omfattande ablationsstudier. I dessa studier avlägsnades eller ändrades enskilda element i värdramarna för att analysera deras inflytande på den totala prestandan. Resultaten från dessa studier gav värdefull insikt om värdens funktion och bekräftade vikten av de centrala innovationerna.
Ett centralt resultat av ablationsstudierna bekräftade den avgörande rollen för den multikritiska arkitekturen. När forskarna modifierade systemet på ett sådant sätt att det bara använde en enda kritiker misslyckades systemet ynkligt. Det kunde inte längre lära sig framgångsrika risker och roboten förblev hjälplös i de flesta fall. Detta resultat understryker den centrala betydelsen av den multikritiska arkitekturen för att utföra värdens prestanda och bekräftar att de specialiserade kritikerna faktiskt ger ett betydande bidrag till inlärningsframgången.
Den läroplanbaserade utbildningen visade sig också vara en viktig framgångsfaktor i ablationsstudierna. När forskarna ersatte läroplanen genom slumpmässig utbildning utan gradvis svårighetsgrad, försämrades systemets prestanda. Roboten lärde sig långsammare, nådde en lägre prestanda och var mindre robust jämfört med olika startpositioner och underlag. Detta bekräftar antagandet att den läroplanbaserade utbildningen förbättrar effektiviteten i inlärningsprocessen och ökar generaliseringen av modellen.
De implementerade rörelsebegränsningarna bidrog också väsentligt till den totala produktionen, särskilt med avseende på praktisk tillämpbarhet. När forskarna tog bort jämnhetsreglering och rörelseshastighetsgränsen lärde roboten fortfarande i simuleringen, men i verkligheten var de mindre stabila och ledde oftare att falla eller leda till oönskade, ryckiga rörelser. Detta visar att rörelsens begränsningar begränsar systemets flexibilitet i simuleringen, men är väsentliga i den verkliga världen för att säkerställa robust, säkert och hårdvaruvänligt beteende.
Värd: En språngbräda för mångsidiga humanoidrobotar
Förmågan att stå upp från olika positioner kan verka triviala vid första anblicken, men är faktiskt ett grundläggande pussel för utveckling av riktigt mångsidiga och autonoma humanoidrobotar. Det är grunden för integration i mer komplexa rörelse- och manipulationssystem och öppnar upp en mängd nya applikationer. Föreställ dig att en robot inte bara kan stå upp, utan också flytta sömlöst mellan olika uppgifter - stå upp från soffan, gå till bordet, ta föremål, undvika hinder och stå upp när han snubblar. Denna typ av sömlös interaktion med miljön, som naturligtvis är för oss människor, är målet för humanoidrobotik och värd ger oss ett avgörande steg närmare detta mål.
Värd kan användas med värd i framtiden i en mängd olika områden där deras mänskliga form och deras förmåga att interagera med den mänskliga miljön är fördelaktiga. På omvårdnad kan de stödja äldre eller sjuka människor, hjälpa dem att stå upp och sitta ner, tillräckligt med föremål eller hjälpa till i hushållet. I serviceområdet kan de användas på hotell, restauranger eller butiker för att driva kunder, transportera varor eller tillhandahålla information. I farliga miljöer, som katastrofhjälp eller i industrianläggningar, kan de ta på sig uppgifter som är för riskabla eller för utmattande för människor.
Dessutom är förmågan att stå upp också avgörande för en envis produktion. Fall är ett vanligt problem med humanoidrobotar, särskilt i ojämna eller dynamiska miljöer. En robot som inte kan komma upp självständigt efter ett fall är snabbt hjälplös i sådana miljöer. Värd erbjuder en lösning här eftersom den gör det möjligt för roboten att dyka upp från oväntade platser och fortsätta sin uppgift. Detta ökar tillförlitligheten och säkerheten för humanoidrobotar och gör dem mer robusta och mer praktiska verktyg.
Värd banar vägen för en ny generation humanoidrobotar
Värd är mer än bara en vidareutveckling av befintliga metoder; Det är ett betydande genombrott i kontrollen av humanoidrobotar. Genom innovativ användning av förstärkningslärande med multikritisk arkitektur och läroplanbaserad utbildning övervinner den begränsningarna av tidigare tillvägagångssätt och gör det möjligt för robotar att stå upp från en anmärkningsvärd variation av positioner och på en mängd olika ytor. Den framgångsrika överföringen från simuleringen till verklig robot demonstrerar på Unitre G1 och imponerande robusthet till störningar understryker den enorma potentialen för denna metod för praktiska tillämpningar.
Värd är ett viktigt steg på vägen till humanoidrobotar som inte bara imponerar på laboratoriet, utan också kan erbjuda verkligt mervärde i den verkliga världen. Det tar oss närmare visionen om en framtid där humanoidrobotar är sömlöst integrerade i vår vardag, stödjer oss i olika uppgifter och gör våra liv mer bekväma, bekvämare och effektiva. Med teknik som värd blir den en gång futuristiska idén om humanoidrobotar som följer oss i vårt dagliga liv mer och mer konkret verklighet.
Lämplig för detta:
Din globala marknadsförings- och affärsutvecklingspartner
☑ Vårt affärsspråk är engelska eller tyska
☑ Nytt: korrespondens på ditt nationella språk!
Konrad Wolfenstein
Jag är glad att vara tillgänglig för dig och mitt team som personlig konsult.
Du kan kontakta mig genom att fylla i kontaktformuläret eller helt enkelt ringa mig på +49 89 674 804 (München) . Min e -postadress är: Wolfenstein ∂ xpert.digital
Jag ser fram emot vårt gemensamma projekt.
