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扭曲系统:运动捕获技术(MOCAP)彻底改变了人类机器人的控制

发表于:2025年5月20日 /更新,发表于:2025年5月20日 - 作者: Konrad Wolfenstein

扭曲系统:运动捕获技术(MOCAP)彻底改变了人类机器人的控制

扭曲系统:运动捕获技术(MOCAP)彻底改变了人形机器人形象的控制:XPERT.Digital

详细的全身模仿系统:实时人类机器人互动我们更改机器人技术

机器人的人类运动:扭曲系统的潜力

科学家在针对人形机器人的远程操作系统的开发中取得了重大突破。通过使用运动捕获技术,人形机器人现在可以实时执行类似人类的运动。这项创新可以对机器人进行精确和直观的控制,这是迈向具有完整技能的机器人的重要一步。新的系统扭曲(Teletererate的全身模仿系统)特别出色,它将人的全身运动转移到机器人中,因此使人相互作用的新时代。

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基于运动捕获的远摄手术的基础知识

Teleporation描述了机器的遥控器,在机器人区域尤其重要。如果工作空间太远,太小,太大或太大或太危险的人,则使用远程动物系统。人类(操作员)和机器人(Teleperator)之间的空间脱钩可以在各个领域进行操作,例如微创手术,情报描述或空间应用。

运动捕获技术(MOCAP)构成了现代遥控系统的基础。这项技术可以对人类运动进行详细的记录和模拟,从而将个人或整个人数数字化。记录的动作是智能处理的,可用于身体的动画及其动作。

运动捕获技术的工作方式

在运动捕获技术中,真实人的身体运动是通过带有标记点和光学系统的特殊西装来准确追求和记录的。身体各个部位的运动数据都被收集 - 不仅是通过手臂,手,腿和脚,而且还通过机身,臀部和头部收集。然后,使用可以执行类人形机器人的人工智能(AI)将这些综合数据转换为命令。

扭曲系统:机器人望远镜的突破

斯坦福大学和西蒙·弗雷泽大学(Simon Fraser University)开发的Twist系统在人形机器人远摄方面取得了重大进展。

Twist研究的第一作者Yanjie Ze解释说:“我们希望类人动物具有与人相同的全身技能。” “想象一下一个不整洁的厨房。人们可以用两只手握住东西,并用脚移动障碍物,例如地面上的篮子。人类也可以用身体或肘部的侧面或肘部打开门。我们希望人类能够直接通过模仿者来做同样的事情。”

扭曲的技术实施

扭曲系统包括三个基本组成部分:

  1. 数据获取和重新定位:通过离线和在线重新定位,人类的运动适合机器人。这是通过优化3D关节位置和方向的优化传输来完成的,从而实时进行身体方向和脚部位置。
  2. 模拟中的控制器培训:Twist使用“教师学生”方法的两阶段方法:
    • “老师”控制器具有特权访问未来的参考运动,这使其能够计划平稳的运动。
    • “学生”控制器通过增强学习(RL)和行为克隆(BC)的组合培训,并且只能访问当前的运动信息。
  3. 完整的身体控制器:训练有素的控制器使机器人可以同时保持平衡时使用所有自由度。这会导致更自然和人类的运动。

在与UNTER的类人类G1机器人进行的测试中,研究人员发现,记录全身运动并精确地将其转移到机器人的关节上是足够的,并确保进行了不同肢体的运动。

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人形远摄手术的挑战

针对人形机器人的远程操作系统的开发为研究人员带来了一些复杂的挑战:

桥梁

一个核心挑战是“实施方案差距”的桥接 - 人与机器人之间的解剖学差异。由于机器人具有其他比例,联合配置和物理特性以外的人类,因此不容易直接转移人类运动。

平衡和全身协调

人形全身跟踪不仅需要精确控制单个关节,而且还需要在复杂运动过程中的平衡动态维护。在常规的远摄外科手术系统中,重点通常仅放在诸如运动或操纵之类的孤立运动上,而Twist启用了协调的全身运动。

潜伏期和感觉反馈

远距离系统必须克服等问题,例如延迟(时间延迟)和对感觉反馈的限制。这些因素可能会影响人类作用与机器人反应的同步。

运动捕获远摄的多种应用

基于运动捕获的人形机器人的远摄手术为许多可能的用途打开了:

危险情况和救援行动

在危险的环境中,可以使用远程处理的机器人代替人物,例如爆炸物(EOD - 爆炸性的军械处置)。在2015年至2020年之间,仅英国就每年大约有2,000家EOD操作,这说明了需要安全替代方案。

复杂的操纵任务

人形机器人可以通过远程操作执行复杂的操纵任务,例如在厨房或车间等非结构化环境中。使用整个身体在内的能力,包括手臂,手,腿和脚协调,在这里提供了至关重要的优势。

社会机器人技术和表现力

对于人形社会机器人,表达表达运动的能力至关重要。在MPI(基于优化的可自定义重新定制算法)上开发的OCRA系统可实现不同运动链之间的实时运动图像,从而导致直观和类似人类的运动。

不同系统的替代方法和比较

除了扭曲外,还有其他各种基于运动捕获的远摄手术的方法:

基于IMU的系统

一些研究人员使用基于IMU的(惯性测量单元)运动捕获系统,比光学系统便携式和便宜。例如,该技术用于将机车操作任务的远摄操作组合在一起。

基于神经元网络的方法

另一种方法使用神经网络来学习运动捕获西装的传感器数据与机器人内饰的角度位置之间的分配。此方法不需要以前的机器人分析或数学模型,因此可以应用于各种人类机器人配对。

特定身体部位的系统

除了全身远摄操作系统外,还有一些专门的系统,它们专注于身体的某些部位,例如双手运动记录。这些系统在仿生双歧型机器人的精确控制中起着重要的作用,以进行精细的操纵任务。

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最近的进步和未来前景

针对人形机器人的远程操作系统的开发正在迅速发展。除了扭曲外,研究人员最近提出了进一步的创新系统:

H2O:人类对人形生物

H2O系统仅启用带有RGB摄像机的完整类人机器人的实时远摄。它使用基于RL的帧和“ SIM-DATA”过程来过滤并为人形机器人选择合适的运动。

AR支持的远摄手术

研究人员还研究了增强现实(AR)如何支持基于MOCAP的电话。通过可视化机器人手臂之外的人臂的虚拟引用,用户可以更好地理解运动图像。

Ki和运动捕获:人类机器人互动的未来

近年来,基于运动捕获的人形机器人的远摄手术已经大大发展。通过使机器人可以实时执行人类的完整运动,诸如Twist之类的系统可以标志着重大进展。

运动捕获技术和先进的AI方法(例如增强学习和行为克隆)的结合为人类机器人互动提供了新的机会。人形机器人现在不仅可以执行孤立的运动,而且可以协调能够更高技能和表达的完整动作。

将来,通过复杂的操纵任务和社会环境,这些技术可能会大大扩展人形机器人在危险环境中的使用。连续提高精确度,鲁棒性和用户 - 友善性,将有助于进一步减少人类能力和机器人执行之间的差距。

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