Yayınlanma tarihi: 18 Mart 2025 / Güncelleme tarihi: 18 Mart 2025 – Yazar: Konrad Wolfenstein
İnsansı Robotların Ayağa Kalkma Kontrolü: HoST ile insansı robotlar ayağa kalkmayı öğreniyor – Günlük hayatta robotlar için çığır açan bir gelişme – Resim: humanoid-standingup.github.io
Sadece ayağa kalkmaktan daha fazlası: HoST, otonom ve çok yönlü insansı robotların önünü açıyor.
Simülasyondan gerçeğe: HoST insansı robotlara bağımsız olarak ayağa kalkmayı nasıl öğretiyor?
İnsan benzeri robotların büyüleyici dünyasında, makinelerin insan yeteneklerini giderek daha fazla taklit ettiği bir ortamda, görünüşte basit ama temel olarak önemli bir beceri merkezi bir rol oynuyor: ayağa kalkmak. Biz insanlar için bu, ikinci doğamız, her gün sayısız kez gerçekleştirdiğimiz bilinçsiz bir hareket. Ancak insan benzeri bir robot için ayağa kalkmak, gelişmiş kontrol sistemleri, hassas sensörler ve akıllı algoritmalar gerektiren karmaşık bir zorluktur. Bu yetenek, yalnızca mühendislik becerisinin etkileyici bir göstergesi değil, aynı zamanda insan benzeri robotların günlük yaşamımızda yerlerini bulmaları ve çok çeşitli görevlerde bize destek olmaları için de temel bir ön koşuldur.
Çeşitli pozisyonlardan ayağa kalkabilme yeteneği, sadece hoş bir ek özellikten çok daha fazlasıdır. İnsansı robotların özerkliği ve çok yönlülüğünün temelidir. Ev işlerinde size yardımcı olan, bakımda destek veren veya tehlikeli ortamlarda çalışan bir robotu hayal edin. Tüm bu senaryolarda, farklı pozisyonlardan bağımsız olarak ayağa kalkabilme yeteneği çok önemlidir. Sadece ideal başlangıç pozisyonlarında çalışan ve düşme sonrasında çaresiz kalan bir robot, gerçek dünyada işe yaramaz. Bu nedenle, sağlam ve çok yönlü ayakta durma stratejileri geliştirmek, insansı robotları araştırma laboratuvarından gerçek dünyaya taşımanın önemli bir adımıdır.
Bu sorunu çözmeye yönelik önceki yaklaşımlar genellikle sınırlarına ulaşıyordu. Birçoğu, kontrollü ortamlarda işlev gören ancak öngörülemeyen gerçeklikte hızla sınırlarına ulaşan, özenle önceden programlanmış hareket dizilerine dayanıyordu. Bu katı sistemler esnek değildi, değişen koşullara uyum sağlayamıyordu ve robot beklenmedik bir pozisyona veya engebeli zemine indiğinde feci şekilde başarısız oluyordu. Diğer yaklaşımlar karmaşık simülasyon ortamları kullanıyordu, ancak sonuçlarının gerçek robotlara aktarılması genellikle zordu. Simülasyondan gerçekliğe geçiş, yani "simülasyondan gerçeğe aktarım", birçok umut vadeden araştırma yaklaşımı için bir engel teşkil etti.
Bu bağlamda, insansı robotların ayağa kalkması hakkındaki düşünce biçimimizi temelden değiştirebilecek yenilikçi bir çerçeve ortaya çıkıyor: İnsansı Robotların Ayağa Kalkma Kontrolü'nün kısaltması olan HoST. HoST, sadece bir yöntemden daha fazlası; bir paradigma değişimi. Asya'daki tanınmış üniversitelerden oluşan bir konsorsiyum tarafından geliştirilen HoST, geleneksel yaklaşımlardan koparak insansı robotlara ayağa kalkmayı öğretmenin tamamen yeni bir yolunu açıyor; bu yol şaşırtıcı derecede çok yönlü, sağlam ve gerçekçi.
İçin uygun:
HoST: Hatalardan ders çıkaran bir çerçeve
HoST'un inovasyonunun özü, insan ve hayvanların nasıl öğrendiğinden ilham alan bir makine öğrenme yöntemi olan takviyeli öğrenmenin (RL) uygulanmasında yatmaktadır. Bir çocuğa bisiklet sürmeyi öğretmeyi hayal edin. Her kas hareketi için ayrıntılı talimatlar vermezsiniz; bunun yerine, sadece denemesine izin verirsiniz. Çocuk düşerse, bir sonraki denemede hareketlerini düzeltir. Deneme yanılma yoluyla, olumlu ve olumsuz geri bildirim yoluyla, çocuk yavaş yavaş bisikleti sürmeyi öğrenir. Takviyeli öğrenme de benzer bir prensiple çalışır.
HoST projesinde, insansı bir robot simüle edilmiş bir ortama yerleştirilir ve çeşitli pozisyonlardan ayağa kalkması istenir. Robot, bu ortamda bir "ajan" gibi davranarak, bu durumda eklemlerinin ve vücudunun hareketlerini gerçekleştirir. Her eylem için, başarısına bağlı olarak bir "ödül" veya "ceza" alır. Ayağa kalkmak olumlu bir ödülle sonuçlanırken, düşmek veya istenmeyen hareketler yapmak olumsuz bir ödülle sonuçlanır. Sayısız deneme, deneyim kazanımı ve strateji optimizasyonu yoluyla robot, kademeli olarak mümkün olan en iyi ayakta durma stratejisini geliştirmeyi öğrenir.
Önceki RL tabanlı yaklaşımlardan en önemli farkı, HoST'un sıfırdan öğrenmesidir. Önceden programlanmış hareket yolları, insan gösterimleri veya diğer ön bilgiler kullanmaz. Robot boş bir sayfayla başlar ve ayağa kalkma stratejilerini tamamen bağımsız olarak geliştirir. Bu, temel bir ilerlemedir çünkü sistemin insan mühendislerinin hayal edebileceğinden çok daha öte çözümler bulmasını sağlar. Dahası, katı varsayımlara veya insan önyargılarına bağlı olmadığı için sistemi son derece uyarlanabilir hale getirir.
Çok kritik mimarinin büyüsü
HoST inovasyonunun bir diğer önemli unsuru da çoklu eleştirmen mimarisidir. Bunu anlamak için, takviyeli öğrenmenin nasıl çalıştığını kısaca incelememiz gerekiyor. Tipik takviyeli öğrenme sistemlerinde iki temel bileşen vardır: aktör ve eleştirmen. Aktör, tabiri caizse, robotun beynidir; eylemleri seçer ve hangi hareketlerin yapılması gerektiğine karar verir. Eleştirmen, aktörün eylemlerini değerlendirir ve geri bildirim sağlar. Aktöre eylemlerinin iyi mi kötü mü olduğunu ve nasıl geliştirilebileceğini söyler. Geleneksel takviyeli öğrenme yaklaşımlarında genellikle yalnızca tek bir eleştirmen bulunur.
HoST bu geleneği bozarak bunun yerine birden fazla uzmanlaşmış eleştirmen kullanır. Ayağa kalkmanın birkaç önemli yönü olduğunu düşünün: dengeyi korumak, doğru duruşu almak, eklemleri koordine etmek ve dönme momentumunu kontrol etmek. Bu yönlerin her biri kendi "uzmanı" tarafından değerlendirilebilir. Çoklu eleştirmen mimarisi tam olarak bunu yapar. HoST, her biri ayakta durma sürecinin belirli bir yönünde uzmanlaşmış birden fazla eleştirmen ağı kullanır. Örneğin, bir eleştirmen dengeyi, bir diğeri eklem koordinasyonunu ve üçüncüsü dönme momentumunu değerlendirebilir.
Bu uzmanlaşmış eleştirmenlere bölünme son derece etkili olduğunu kanıtlamıştır. Geleneksel öğrenme yönetim sistemlerinde sıklıkla ortaya çıkan bir sorunu çözmektedir: olumsuz müdahale. Tek bir eleştirmen karmaşık bir görevin tüm yönlerini aynı anda değerlendirmeye çalıştığında, çatışmalar ve karışıklıklar meydana gelebilir. Çeşitli öğrenme hedefleri birbirini engelleyebilir, öğrenme sürecini yavaşlatabilir veya hatta başarısız olmasına neden olabilir. Çoklu eleştirmen mimarisi, öğrenme görevini daha küçük, daha yönetilebilir alt görevlere bölerek ve her alt göreve uzmanlaşmış bir eleştirmen atayarak bu sorunu aşar. Ardından aktör, tüm eleştirmenlerden geri bildirim alır ve kalkmanın farklı yönlerini en iyi şekilde birleştirmeyi öğrenir.
Bu çoklu eleştirici mimarisi, özellikle ayağa kalkma gibi karmaşık bir görev için son derece önemlidir. Ayağa kalkmak, dengeyi korumak ve düşmeyi önlemek için çeşitli ince motor becerileri ve dönme momentumunun hassas kontrolünü gerektirir. HoST, özel eleştiricileri sayesinde, ayağa kalkmanın bu farklı yönlerini özel olarak eğitebilir ve optimize edebilir; bu da tek bir eleştirici kullanan geleneksel yaklaşımlara göre önemli ölçüde daha iyi sonuçlar elde edilmesini sağlar. Araştırmacılar, çalışmalarında çoklu eleştirici mimarisinin önemli bir performans artışı sağladığını ve HoST'un geleneksel yöntemlerle ulaşılamayacak ayakta durma stratejileri geliştirmesine olanak tanıdığını göstermişlerdir.
Müfredat Öğrenimi: Basitten Karmaşığa
HoST'un başarısının bir diğer anahtarı da müfredata dayalı eğitimdir. Bu yöntem, karmaşık becerileri adım adım, basit temellerden başlayarak ve kademeli olarak daha zor görevlere doğru ilerleyerek edindiğimiz insan öğrenme sürecine dayanmaktadır. Bisiklet sürme örneğini tekrar düşünün. Bir çocuk iki tekerlek üzerinde sürmeyi öğrenmeden önce, önce denge bisikletinde denge kurmayı veya destek tekerleklerini kullanmayı öğrenebilir. Bu hazırlık egzersizleri, daha sonraki öğrenme sürecini kolaylaştırır ve daha hızlı ve başarılı bir ilerleme sağlar.
HoST benzer bir prensibi uyguluyor. Robot, en başından itibaren en zor görevle, yani herhangi bir yüzeyde herhangi bir pozisyondan ayağa kalkmakla karşı karşıya kalmıyor. Bunun yerine, görevlerin kademeli olarak daha karmaşık hale geldiği aşamalı bir müfredattan geçiyor. Eğitim, düz bir zeminde yatma pozisyonundan ayağa kalkmak gibi basit senaryolarla başlıyor. Robot bu görevi başarıyla tamamladıktan sonra, koşullar giderek daha zorlu hale geliyor. Oturma pozisyonundan veya duvara yaslanarak yatma pozisyonundan ayağa kalkmak gibi yeni başlangıç pozisyonları ekleniyor. Yüzey de düz zeminlerden hafif engebeli yüzeylere ve son olarak daha zorlu arazilere kadar çeşitlendiriliyor.
Bu müfredata dayalı eğitim çeşitli avantajlar sunmaktadır. Birincisi, çözüm alanının daha verimli bir şekilde keşfedilmesini sağlar. Robot başlangıçta ayağa kalkmanın temel yönlerine odaklanır ve bunları basit senaryolarda öğrenir. Bu, öğrenme sürecini hızlandırarak robotun daha hızlı bir şekilde iyi bir performans seviyesine ulaşmasını sağlar. İkincisi, müfredat modelin genelleştirilebilirliğini artırır. Robotu kademeli olarak daha çeşitli ve karmaşık görevlere maruz bırakarak, farklı durumlara uyum sağlamayı ve yalnızca ideal değil, gerçek dünya ortamlarında da işlev gören sağlam ayakta durma stratejileri geliştirmeyi öğrenir. Eğitim koşullarının çeşitliliği, öngörülemeyen yüzeylerin ve başlangıç pozisyonlarının istisna değil kural olduğu gerçek dünyada sistemin sağlamlığı için çok önemlidir.
İçin uygun:
Hareket kısıtlamaları yoluyla gerçekçilik
HoST'un bir diğer önemli yönü de gerçek dünya uygulanabilirliğini dikkate almasıdır. Simülasyonlar robot eğitimi için güçlü bir araç olsa da, gerçek dünya çok daha karmaşık ve tahmin edilemezdir. Simülasyon ve gerçeklik arasındaki boşluğu başarıyla kapatmak için HoST, öğrenilen stratejilerin robota zarar vermeden gerçek donanıma uygulanabilmesini sağlayan iki temel hareket kısıtlaması uygular.
İlk kısıtlama, düzgünlük düzenlemesidir. Bu, salınım hareketlerini azaltmayı amaçlar. Simülasyonlarda, robotlar gerçekte sorun yaratabilecek hareketler gerçekleştirebilirler. Örneğin, fiziksel donanıma zarar verebilecek veya kararsız davranışa yol açabilecek ani, titrek hareketler yapabilirler. Düzgünlük düzenlemesi, öğrenilen hareketlerin daha düzgün ve akıcı olmasını sağlar; bu da yalnızca donanıma daha nazik davranmakla kalmaz, aynı zamanda daha doğal ve istikrarlı bir şekilde ayağa kalkma davranışına da yol açar.
İkinci sınırlama ise örtük hız sınırıdır. Bu, aşırı hızlı veya ani hareketleri önler. Yine, simülasyonlar genellikle robotların gerçekçi olmayan yüksek hızlarda hareket edebileceği idealize edilmiş koşulları temsil eder. Ancak gerçek dünyada, bu tür ani hareketler, örneğin motorları aşırı yükleyerek veya eklemleri hasar vererek robota zarar verebilir. Hız sınırı, öğrenilen hareketlerin gerçek donanımın fiziksel sınırları içinde kalmasını ve robotu tehlikeye atmamasını sağlar.
Bu hareket kısıtlamaları, simülasyondan gerçek dünyaya bilgi aktarımı için çok önemlidir. Simülasyonda öğrenilen stratejilerin sadece teorik olarak işe yaramasını değil, aynı zamanda donanımı aşırı yüklemeden veya hasar vermeden gerçek robotlarda pratik olarak uygulanabilmesini de sağlarlar. Simülasyon ve gerçeklik arasındaki boşluğu kapatmada ve insansı robotları gerçek dünyada kullanıma hazırlamada önemli bir adımdır.
Pratik test: Unitree G1 üzerinde HoST
Herhangi bir robot kontrol yönteminin gerçek testi, gerçek donanım üzerinde pratik olarak uygulanmasıdır. HoST'un yeteneklerini göstermek için araştırmacılar, simülasyonda öğrenilen kontrol stratejilerini Unitree G1 insansı robotuna aktardılar. Unitree G1, çevikliği, sağlamlığı ve gerçekçi tasarımıyla öne çıkan gelişmiş bir insansı platformdur. HoST'un gerçek dünyadaki yeteneklerini değerlendirmek için ideal bir test ortamıdır.
Pratik testlerin sonuçları etkileyiciydi ve HoST yaklaşımının etkinliğini doğruladı. HoST tarafından kontrol edilen Unitree G1 robotu, çok çeşitli pozisyonlardan olağanüstü ayakta durma yetenekleri sergiledi. Yatar pozisyondan, oturur pozisyondan, diz çökmüş pozisyondan ve hatta nesnelere yaslandığı veya engebeli zeminde durduğu pozisyonlardan başarıyla ayağa kalktı. Simüle edilen yeteneklerin gerçek dünyaya aktarımı neredeyse kusursuzdu ve HoST'un simülasyondan gerçeğe aktarımının yüksek kalitesini vurguladı.
Özellikle dikkat çekici olan, HoST kontrollü Unitree G1'in gösterdiği bozulmalara karşı dayanıklılıktır. Deneysel testlerde robot, tümsekler ve darbeler gibi dış kuvvetlere maruz bırakıldı. Ayağa kalkmasını engelleyen engellerle karşı karşıya getirildi. Hatta stabilitesini ve yük taşıma kapasitesini test etmek için ağır yüklerle (12 kg'a kadar) yüklendi. Tüm bu durumlarda robot olağanüstü bir direnç gösterdi ve dengesini kaybetmeden veya devrilmeden kendini başarıyla düzeltti.
Etkileyici bir tanıtım videosu, HoST sisteminin sağlamlığını açıkça gösterdi. Videoda, bir kişinin Unitree G1 robotunu itip tekmelediği ve robotun ayağa kalkmaya çalıştığı gösterildi. Bu önemli sarsıntılara rağmen robot etkilenmedi. Hareketlerini gerçek zamanlı olarak düzeltti, beklenmedik darbelere uyum sağladı ve sonunda güvenli ve istikrarlı bir şekilde ayağa kalktı. Bu gösteri, HoST sisteminin gerçek dünyadaki öngörülemeyen ortamlarda pratik uygulanabilirliğini ve güvenilirliğini etkileyici bir şekilde ortaya koymaktadır.
İçin uygun:
Ablasyon çalışmaları: Bileşenlerin etkileşimi
HoST'un bireysel bileşenlerinin önemini daha yakından incelemek için araştırmacılar kapsamlı eksiltme çalışmaları yürüttüler. Bu çalışmalarda, HoST çerçevesinin bireysel unsurları, genel performansa etkilerini analiz etmek amacıyla kaldırıldı veya değiştirildi. Bu çalışmaların sonuçları, HoST'un işlevselliği hakkında değerli bilgiler sağladı ve temel yeniliklerinin önemini doğruladı.
Ablasyon çalışmalarının en önemli bulgularından biri, çoklu eleştirici mimarisinin kritik rolünün doğrulanmasıydı. Araştırmacılar sistemi yalnızca tek bir eleştirici kullanacak şekilde değiştirdiklerinde, sistem feci şekilde başarısız oldu. Artık başarılı ayakta durma kalıplarını öğrenemiyordu ve robot çoğu durumda çaresizce yere yatmış halde kalıyordu. Bu sonuç, HoST'un performansı için çoklu eleştirici mimarisinin merkezi öneminin altını çizmekte ve uzmanlaşmış eleştiricilerin öğrenme başarısına gerçekten önemli bir katkı sağladığını doğrulamaktadır.
Müfredata dayalı eğitim, ablasyon çalışmalarında da önemli bir başarı faktörü olduğunu kanıtladı. Araştırmacılar müfredatı, zorluk seviyesinde kademeli bir artış olmaksızın rastgele eğitimle değiştirdiklerinde, sistemin performansı önemli ölçüde kötüleşti. Robot daha yavaş öğrendi, daha düşük bir performans seviyesine ulaştı ve farklı başlangıç pozisyonlarına ve yüzeylere karşı daha az dayanıklı oldu. Bu, müfredata dayalı eğitimin öğrenme sürecinin verimliliğini artırdığı ve modelin genelleştirilebilirliğini yükselttiği varsayımını doğrulamaktadır.
Uygulanan hareket kısıtlamaları, özellikle pratik uygulanabilirlik açısından, genel performansa önemli ölçüde katkıda bulundu. Araştırmacılar düzgünlük düzenlemesini ve hareket hızı sınırını kaldırdıklarında, robot simülasyonda hala toparlanma stratejileri öğrendi, ancak bunlar gerçekte daha az istikrarlıydı ve daha sık düşmelere veya istenmeyen, sarsıntılı hareketlere neden oldu. Bu, hareket kısıtlamalarının simülasyonda sistemin esnekliğini biraz sınırlasa da, gerçek dünyada sağlam, güvenli ve donanıma uygun davranış sağlamak için gerekli olduğunu göstermektedir.
HoST: Çok yönlü insansı robotlar için bir sıçrama tahtası
Farklı pozisyonlardan ayağa kalkabilme yeteneği ilk bakışta önemsiz gibi görünse de, gerçekte çok yönlü ve otonom insansı robotlar geliştirmek için temel bir parçadır. Daha karmaşık hareket ve manipülasyon sistemlerine entegrasyonun temelini oluşturur ve çok sayıda yeni uygulama olanağı açar. Sadece ayağa kalkmakla kalmayıp, farklı görevler arasında sorunsuz bir şekilde hareket edebilen bir robot hayal edin – koltuktan kalkmak, masaya yürümek, nesneleri kavramak, engellerden kaçınmak ve tökezlediğinde tekrar ayağa kalkmak. Biz insanlar için ikinci doğa olan bu tür sorunsuz çevreyle etkileşim, insansı robotik biliminin hedefidir ve HoST bizi bu hedefe ulaşmaya çok önemli bir adım daha yaklaştırıyor.
HoST ile insansı robotlar, insan formlarının ve insan ortamıyla etkileşim kurma yeteneklerinin avantajlı olduğu çeşitli alanlarda gelecekte kullanılabilir. Bakım hizmetlerinde, yaşlı veya hasta insanlara destek olabilir, kalkıp oturmalarına yardımcı olabilir, onlara eşya uzatabilir veya ev işlerinde yardımcı olabilirler. Hizmet sektöründe, otellerde, restoranlarda veya mağazalarda müşterilere hizmet etmek, mal taşımak veya bilgi sağlamak için kullanılabilirler. Afet yardımı veya endüstriyel tesisler gibi tehlikeli ortamlarda, insanlar için çok riskli veya yorucu olan görevleri üstlenebilirler.
Ayrıca, düşme sonrası toparlanma için ayağa kalkabilme yeteneği çok önemlidir. Düşmeler, özellikle engebeli veya dinamik ortamlarda, insansı robotlar için yaygın bir sorundur. Düşme sonrasında kendi başına ayağa kalkamayan bir robot, bu tür ortamlarda hızla çaresiz kalır. HoST burada bir çözüm sunuyor; robotun beklenmedik pozisyonlardan bile kendini düzeltmesini ve görevine devam etmesini sağlıyor. Bu, insansı robotların güvenilirliğini ve güvenliğini artırarak onları daha sağlam ve pratik araçlar haline getiriyor.
HoST, yeni nesil insansı robotların önünü açıyor.
HoST, mevcut yöntemlerin sadece bir evrimi olmaktan öte, insansı robotların kontrolünde önemli bir atılımı temsil etmektedir. Çok kritik bir mimariye ve müfredata dayalı eğitime sahip takviyeli öğrenmenin yenilikçi kullanımı sayesinde, önceki yaklaşımların sınırlamalarının üstesinden gelerek robotların çok çeşitli pozisyonlardan ve farklı yüzeylerde ayağa kalkmasını sağlamaktadır. Unitree G1 üzerinde gösterilen simülasyondan gerçek robotlara başarılı aktarım ve bozulmalara karşı etkileyici sağlamlığı, bu yöntemin pratik uygulamalar için muazzam potansiyelini vurgulamaktadır.
HoST, yalnızca laboratuvarda etkileyici olmakla kalmayıp gerçek dünyada da gerçek katma değer sunabilen insansı robotlara doğru atılmış önemli bir adımdır. İnsansı robotların günlük hayatımıza sorunsuz bir şekilde entegre olduğu, çeşitli görevlerde bize destek olduğu ve hayatımızı daha güvenli, daha konforlu ve daha verimli hale getirdiği bir gelecek vizyonuna bizi yaklaştırıyor. HoST gibi teknolojilerle, bir zamanlar fütüristik olan insansı robotların günlük hayatımızda bize eşlik etmesi fikri giderek daha somut hale geliyor.
İçin uygun:
Küresel pazarlama ve iş geliştirme ortağınız
☑️İş dilimiz İngilizce veya Almancadır
☑️ YENİ: Ulusal dilinizde yazışmalar!
Konrad Wolfenstein
Size ve ekibime kişisel danışman olarak hizmet etmekten mutluluk duyarım.
iletişim formunu doldurarak benimle iletişime geçebilir +49 89 89 674 804 (Münih) numaralı telefondan beni arayabilirsiniz . E-posta adresim: wolfenstein ∂ xpert.digital
Ortak projemizi sabırsızlıkla bekliyorum.
