لفترة طويلة ، كانت حركة الروبوتات الرشيقة البشرية تحديًا كبيرًا في مجال أبحاث الروبوت. إن الاختلافات المادية بين البيئة المحاكاة والعالم الحقيقي تجعل من الصعب على الروبوتات تطبيق نتائج تدريب المحاكاة مباشرة على الواقع. تقدم هذه المقالة إطارًا جديدًا يسمى ASAP (محاذاة المحاكاة والفيزياء الحقيقية) ، والذي يحل هذه المشكلة بفعالية من خلال المحاكاة الذكية والخصائص الفيزيائية الحقيقية ، مما يسمح للروبوتات البشرية بتحقيق حركة أكثر مرونة وتنسيقًا.
لفترة طويلة ، حلم الناس أن الروبوتات البشرية يمكن أن تكون مرنة مثل البشر ، وحتى يتجاوزون البشر. ومع ذلك ، بسبب الاختلافات المادية بين البيئة المحاكاة والعالم الحقيقي ، فإن تحقيق التنسيق الكامل للجسم والحركة الرشيقة للروبوت لا يزال يمثل تحديًا كبيرًا. غالبًا ما تعتمد الطرق التقليدية لتحديد النظام والتوزيع العشوائي للمجال على تعديلات المعلمات المرهقة ، أو تؤدي إلى أن تكون حركات الروبوت محافظة للغاية ، وتضحية بخفة الحركة. الآن ، يظهر إطار جديد يسمى ASAP (المحاكاة والفيزياء الحقيقية).
ينقسم إطار ASAP إلى مرحلتين رئيسيتين. أولاً ، خلال مرحلة ما قبل التدريب ، سيستخدم الباحثون بيانات فيديو الحركة البشرية لإعادة تجديد هذه الإجراءات على الروبوت البشري ، ثم تدريب الروبوت على تعلم هذه الإجراءات في بيئة محاكاة. ومع ذلك ، فإن تطبيق الاستراتيجيات المدربة في البيئة المحاكاة على الروبوتات الحقيقية مباشرة سيؤدي إلى تدهور الأداء لأن هناك اختلافات ديناميكية بين البيئة المحاكاة والعالم الحقيقي. لحل هذه المشكلة ، يدخل إطار ASAP المرحلة الثانية - مرحلة ما بعد التدريب. في هذه المرحلة ، سيطلب الباحثون من الروبوت أداء الإجراءات المدربة مسبقًا في العالم الحقيقي وتسجيل مسار الحركة الفعلي للروبوت.
بعد ذلك ، سيستخدم إطار ASAP بيانات الحركة الحقيقية هذه لإعادة إنتاج حركة الروبوت في المحاكاة. بسبب الاختلافات في البيئة المحاكاة والعالم الحقيقي ، غالباً ما ينحرف مسار الحركة المحاكاة عن مسار الحركة الحقيقية. يحدث هذا الاختلاف فقط لتزويد الباحثين بإشارة للتعلم. يدرب ASAP "نموذج عمل الاختلاف" الذي يتعلم ويعوض الاختلافات الديناميكية بين المحاكاة والواقع. يشبه هذا النموذج "تصحيح الخطأ" الذي يمكن أن يصحح أوجه القصور في المحاكاة ويقربها من الخصائص الفيزيائية في العالم الحقيقي. أخيرًا ، سيقوم الباحثون بدمج "نموذج عمل الاختلاف" هذا في جهاز المحاكاة ويستخدمونه لضبط استراتيجية تتبع الحركة التي تم تدريبها مسبقًا ، بحيث يمكن لحركات الروبوت أن تتكيف بشكل أفضل مع الخصائص الفيزيائية في العالم الحقيقي. يمكن نشر الاستراتيجية التي تم ضبطها مباشرة على روبوتات العالم الحقيقي دون الحاجة إلى استخدام "نموذج عمل الفرق".
للتحقق من فعالية إطار ASAP ، أجرى الباحثون عدة تجارب ، بما في ذلك الترحيل بين أجهزة المحاكاة المختلفة والاختبار على الروبوت البشري الحقيقي Unitree G1. تُظهر النتائج التجريبية أن إطار ASAP يحسن بشكل كبير من خفة الحركة والتنسيق الكامل للروبوتات في مختلف الحركات الديناميكية.
إن نجاح إطار ASAP هو أنه يمكنه سد الاختلافات الديناميكية بشكل فعال بين البيئة المحاكاة والعالم الحقيقي ، بحيث يمكن أن تُظهر الروبوتات البشرية التي تم تدريبها في البيئة المحاكاة حقًا خفة الحركة الرائعة في العالم الحقيقي ، مما يجعل التنمية أكثر مرونة و يشير الروبوت البشري متعدد الوظائف إلى اتجاه جديد.
تشمل التقنيات الرئيسية لإطار ASAP:
ما قبل التدريب باستخدام بيانات الحركة البشرية: تحويل حركات الرشيقة البشرية إلى أهداف تعلم الروبوت لتزويد الروبوتات ببيانات حركة عالية الجودة.
تدريب نماذج العمل التفاضلي: من خلال تعلم الاختلافات بين العالم الحقيقي وبيئة المحاكاة ، يعوض ديناميكيًا عن أوجه القصور في المحاكاة وتحسين دقة المحاكاة.
ضبط الإستراتيجية بشكل جيد بناءً على نماذج العمل التفاضلي: يتيح استراتيجيات الروبوت للتكيف مع الخصائص الفيزيائية في العالم الحقيقي وتحقيق أداء أعلى في الحركة.
يوضح التحقق التجريبي لإطار ASAP ما يلي:
في الترحيل بين أجهزة المحاكاة ، فإن ASAP قادرة على تقليل أخطاء تتبع الحركة بشكل كبير ، والتي تتفوق على الطرق القياسية الأخرى.
في الاختبار على الروبوتات الحقيقية ، يمكن أن يحسن ASAP أداء حركة الروبوت بشكل كبير ، مما يسمح للروبوت بإكمال حركات رشيقة صعبة.
تستكشف الدراسة أيضًا العوامل الرئيسية لتدريب نماذج العمل التفاضلي ، بما في ذلك حجم مجموعة البيانات ومدة التدريب ووزن العمل. بالإضافة إلى ذلك ، قارن الباحثون استراتيجيات استخدام نموذج الإجراء التفاضلي المختلفة وأكدوا أخيرًا أن طريقة ضبط التعلم التعليمية يمكن أن تحقق الأداء الأمثل.
على الرغم من التقدم الرائع لإطار ASAP ، فإنه لا يزال لديه بعض القيود ، مثل قيود الأجهزة ، والاعتماد على أنظمة التقاط الحركة ، ومتطلبات البيانات العالية. قد تشمل اتجاهات البحث المستقبلية تطوير بنيات استراتيجية يمكن أن تتصور أضرارًا للأجهزة ، أو الاستفادة من تقدير تشكل الخالية من العلامات أو دمج المستشعر على متن الطائرة لتقليل الاعتماد على أنظمة التقاط الحركة ، واستكشاف تقنيات تكيفية أكثر كفاءة لنماذج العمل التفاضلية.
أدى ظهور إطار ASAP إلى أمل جديد إلى مجال الروبوتات البشرية. من خلال حل الاختلافات الديناميكية بين المحاكاة والواقع بذكاء ، يمكّن ASAP الروبوتات البشرية من إتقان المهارات الحركية الأكثر مرونة وتنسيقًا ، ووضع أساس قوي للتطبيق الواسع للروبوتات البشرية في العالم الحقيقي في المستقبل.
عنوان المشروع: https://agile.human2humanoid.com/
عنوان الورق: https://arxiv.org/pdf/2502.01143
يوفر إطار ASAP حلاً فعالًا لحل الفجوة بين محاكاة الروبوت البشري والواقع. سيأتي قريبا. يمكن للأبحاث المستقبلية تحسين إطار ASAP لجعله أكثر قوة وفعالية في التطبيقات العملية.