Die agile Bewegung von humanoiden Robotern war seit langem eine große Herausforderung im Bereich der Roboterforschung. Die physischen Unterschiede zwischen der simulierten Umgebung und der realen Welt erschweren Robotern, die Ergebnisse des Simulationstrainings direkt auf die Realität anzuwenden. In diesem Artikel wird ein neues Rahmen namens ASAP (Ausrichtung von Simulation und realer Physik) eingeführt, das dieses Problem effektiv löst, indem Simulation und reale physikalische Eigenschaften geschickt ausgerichtet sind, wodurch humanoide Roboter flexiblere und koordinierte Ganzkörperbewegungen erreicht werden können.
Die Menschen haben seit langer Zeit davon geträumt, dass humanoide Roboter genauso flexibel sein können wie Menschen und sogar Menschen übertreffen. Aufgrund der physischen Unterschiede zwischen der simulierten Umgebung und der realen Welt bleibt die Erreichung der Ganzkörperkoordination und der agilen Bewegung des Roboters jedoch eine große Herausforderung. Traditionelle Methoden zur Systemidentifizierung und -Domänen -Randomisierung beruhen häufig auf umständlichen Parameteranpassungen oder führen dazu, dass Roboterbewegungen zu konservativ sind und Beweglichkeit opfern. Jetzt entsteht ein neuer Rahmen namens ASAP (Ausrichtung von Simulation und realer Physik).
Das ASAP -Framework ist in zwei wichtige Phasen unterteilt. In der Vorausbildungsphase werden Forscher zunächst menschliche Bewegungsvideodaten verwenden, um diese Aktionen an den humanoiden Roboter zu übertragen, und dann den Roboter ausbilden, um diese Aktionen in einer simulierten Umgebung zu lernen. Die Anwendung der geschulten Strategien in der simulierten Umgebung auf reale Roboter führt jedoch häufig zu einer Leistungsverschlechterung, da es dynamische Unterschiede zwischen der simulierten Umgebung und der realen Welt gibt. Um dieses Problem zu lösen, tritt das ASAP -Framework in die zweite Phase ein - die Nachbildungsphase. In diesem Stadium werden die Forscher den Roboter bitten, vorgebrachte Aktionen in der realen Welt auszuführen und die tatsächliche Bewegungsbahn des Roboters aufzuzeichnen.
Als nächstes verwendet das ASAP-Framework diese realen Bewegungsdaten, um die Bewegung des Roboters im Simulator zu reproduzieren. Aufgrund der Unterschiede in der simulierten Umgebung und der realen Welt weicht die simulierte Bewegungsbahn häufig von der realen Bewegungsbahn ab. Dieser Unterschied bietet Forschern einfach ein Signal zum Lernen. ASAP trainiert ein "Differenzaktionsmodell", das dynamische Unterschiede zwischen Simulation und Realität lernt und kompensiert. Dieses Modell ist wie eine "Fehlerkorrektur", die Mängel im Simulator korrigieren und sie den physikalischen Eigenschaften der realen Welt näher bringen kann. Schließlich integrieren die Forscher dieses "Differenzaktionsmodell" in den Simulator und verwenden es, um die Strategie für vorgebreitete Bewegungsverfolgung zu optimieren, sodass sich die Bewegungen des Roboters besser an die physikalischen Eigenschaften der realen Welt anpassen können. Die fein abgestimmte Strategie kann direkt an realen Robotern eingesetzt werden, ohne das "Differenzaktionsmodell" zu verwenden.
Um die Wirksamkeit des ASAP -Frameworks zu überprüfen, führten die Forscher mehrere Experimente durch, einschließlich der Migration zwischen verschiedenen Simulatoren und Tests an der realen humanoiden Roboter -Unitree G1. Experimentelle Ergebnisse zeigen, dass das ASAP-Framework die Beweglichkeit und die Ganzkörperkoordination von Robotern in verschiedenen dynamischen Bewegungen erheblich verbessert.
Der Erfolg des ASAP -Frameworks besteht darin, dass es die dynamischen Unterschiede zwischen der simulierten Umgebung und der realen Welt effektiv überbrücken kann, so dass humanoide Roboter, die in der simulierten Umgebung ausgebildet sind Multifunktional Humanoid Roboter weist auf eine neue Richtung hin.
Zu den Schlüsseltechnologien des ASAP -Frameworks gehören:
Vorausbildung mithilfe menschlicher Bewegungsdaten: Konvertieren Sie menschliche agile Bewegungen in Roboter-Lernziele, um Robotern hochwertige Bewegungsdaten zu bieten.
Schulung von Differentialaktionsmodellen: Durch das Erlernen der Unterschiede zwischen der realen Welt und der Simulationsumgebung kompensieren die Mängel des Simulators dynamisch und verbessern die Genauigkeit der Simulation.
Strategie-Feinabstimmung basierend auf Differentialaktionsmodellen: Ermöglicht Roboterstrategien, sich an die physikalischen Eigenschaften der realen Welt anzupassen und letztendlich eine höhere Bewegungsleistung zu erzielen.
Die experimentelle Überprüfung des ASAP -Frameworks zeigt, dass:
Bei der Migration zwischen Simulatoren ist ASAP in der Lage, Bewegungsverfolgungsfehler signifikant zu reduzieren, was anderen Benchmark -Methoden überlegen ist.
Bei Tests an realen Robotern kann ASAP auch die Bewegungsleistung des Roboters erheblich verbessern und es dem Roboter ermöglichen, schwierige agile Bewegungen zu vervollständigen.
Die Studie untersucht auch die Schlüsselfaktoren für Trainingsdifferenzierungsmodelle, einschließlich Datensatzgröße, Trainingsdauer und Aktionsnorm. Darüber hinaus verglichen die Forscher verschiedene Strategien für die Verwendung von Differentialaktionsmodellen und bestätigten schließlich, dass die Methode für die Feinabstimmung des Verstärkungslernens eine optimale Leistung erzielen kann.
Trotz des bemerkenswerten Fortschritts des ASAP -Frameworks hat es immer noch einige Einschränkungen, wie Hardwarebeschränkungen, Abhängigkeit von Bewegungserfassungssystemen und hohen Datenanforderungen. Zukünftige Forschungsrichtungen können die Entwicklung von strategischen Architekturen umfassen, die Hardwareschäden wahrnehmen, die markierungsfreie Pose-Schätzung oder die Fusion des Onboard-Sensors nutzen können, um die Abhängigkeit von Bewegungserfassungssystemen zu verringern und effizientere adaptive Techniken für Differentialaktionsmodelle zu untersuchen.
Die Entstehung des ASAP -Rahmens hat neue Hoffnung auf das Gebiet humanoischer Roboter gebracht. Durch die schlechte Lösung der dynamischen Unterschiede zwischen Simulation und Realität können humanoide Roboter agilere und koordinierte motorische Fähigkeiten beherrschen und in Zukunft eine solide Grundlage für die weit verbreitete Anwendung humanoischer Roboter in der realen Welt schaffen.
Projektadresse: https://agile.human2Humanoid.com/
Papieradresse: https://arxiv.org/pdf/2502.01143
Das ASAP -Rahmen bietet eine wirksame Lösung, um die Lücke zwischen humanoiden Robotersimulation und Realität zu lösen. . Zukünftige Forschung kann den ASAP -Rahmen weiter optimieren, um es in praktischen Anwendungen robuster und effizienter zu gestalten.