長い間、ヒューマノイドロボットのアジャイルな動きは、ロボット研究の分野で大きな挑戦でした。シミュレートされた環境と現実の世界の物理的な違いにより、ロボットがシミュレーショントレーニングの結果を現実に直接適用することが困難になります。この記事では、ASAP（シミュレーションと実際の物理学の調整）を紹介します。これは、シミュレーションと実際の物理的特性を巧みに調整し、ヒューマノイドロボットがより柔軟で調整されたフルボディの動きを実現できるようにします。
長い間、人々はヒューマノイドロボットが人間と同じくらい柔軟であり、人間を上回ることさえできることを夢見てきました。しかし、シミュレートされた環境と現実の世界との物理的な違いのため、ロボットの全身調整と機敏な動きを達成することは大きな課題のままです。従来のシステム識別とドメインのランダム化の方法は、しばしば扱いにくいパラメーターの調整に依存しているか、ロボットの動きが控えめすぎて犠牲性を犠牲にします。現在、ASAP（シミュレーションと実際の物理学の調整）と呼ばれる新しいフレームワークが出現します。
ASAPフレームワークは、2つの重要な段階に分かれています。まず、トレーニング前の段階で、研究者は人間のモーションビデオデータを使用してこれらのアクションをヒューマノイドロボットに再度再度再生し、シミュレートされた環境でこれらのアクションを学習するためにロボットを訓練します。ただし、シミュレートされた環境で訓練された戦略を実際のロボットに直接適用すると、シミュレートされた環境と現実世界に動的な違いがあるため、パフォーマンスの劣化につながることがよくあります。この問題を解決するために、ASAPフレームワークは第2フェーズであるトレーニング後のフェーズに入ります。この段階で、研究者はロボットに現実世界で事前に訓練されたアクションを実行し、ロボットの実際の動きの軌跡を記録するように依頼します。
次に、ASAPフレームワークでは、この現実世界のモーションデータを使用して、シミュレーターのロボットのモーションを再現します。シミュレートされた環境と現実の世界の違いにより、シミュレートされた運動軌道はしばしば実際の動きの軌跡から逸脱します。この違いは、研究者に学習する信号を提供するためにたまたまです。 ASAPは、シミュレーションと現実の動的な違いを学習し、補償する「違いのアクションモデル」を訓練します。このモデルは、シミュレーターの欠点を修正し、実際の物理的特性に近づけることができる「エラー補正」のようなものです。最後に、研究者はこの「Difference Action Model」をシミュレーターに統合し、それを使用して事前に訓練されたモーショントラッキング戦略を微調整して、ロボットの動きが実際の物理的特性により適応することができるようにします。微調整された戦略は、「差異アクションモデル」を使用することなく、実際のロボットに直接展開できます。
ASAPフレームワークの有効性を検証するために、研究者は、異なるシミュレータ間の移行や、実際のヒューマノイドロボットUnitree G1でのテストなど、いくつかの実験を実施しました。実験結果は、ASAPフレームワークが、従来のシステム識別、ドメインのランダム化、および動的差異学習方法と比較して、ロボットの全身調整を大幅に改善することを示しています。
ASAPフレームワークの成功は、シミュレートされた環境と現実世界の動的な違いを効果的に橋渡しできることです。そのため、シミュレートされた環境で訓練されたヒューマノイドロボットは、現実世界の優れた敏ility性を真に実証することができ、開発をより柔軟にし、開発をより柔軟にします。多機能ヒューマノイドロボットは新しい方向を指摘しています。
ASAPフレームワークの主要なテクノロジーには次のものがあります。
人間のモーションデータを使用した事前トレーニング：人間のアジャイルの動きをロボット学習目標に変換して、高品質のモーションデータをロボットに提供します。
差分アクションモデルのトレーニング：現実世界とシミュレーション環境の違いを学習することにより、シミュレーターの欠点を動的に補償し、シミュレーションの精度を向上させます。
微分アクションモデルに基づく戦略微調整：ロボット戦略が実際の物理的特性に適応し、最終的により高いモーションパフォーマンスを実現できるようにします。
ASAPフレームワークの実験的検証は、次のことを示しています。
シミュレーター間の移行では、ASAPは他のベンチマーク方法よりも優れているモーショントラッキングエラーを大幅に削減できます。
実際のロボットでのテストでは、ASAPはロボットのモーションパフォーマンスを大幅に改善し、ロボットが困難なアジャイルの動きを完了することができます。
この研究では、データセットのサイズ、トレーニング期間、アクション規範の重量など、トレーニングの差動アクションモデルの主要な要因を詳細に調査します。さらに、研究者はさまざまな微分アクションモデルの使用戦略を比較し、最終的に補強学習微調整方法が最適なパフォーマンスを達成できることを確認しました。
ASAPフレームワークの驚くべき進歩にもかかわらず、ハードウェアの制限、モーションキャプチャシステムへの依存、高いデータ需要など、いくつかの制限があります。将来の研究の方向性には、ハードウェアの損傷を知覚できる戦略的アーキテクチャの開発、マークフリーのポーズ推定またはオンボードセンサー融合を活用して、モーションキャプチャシステムへの依存を減らし、微分アクションモデルのより効率的な適応技術の調査が含まれます。
ASAPフレームワークの出現により、ヒューマノイドロボットの分野に新しい希望がもたらされました。シミュレーションと現実の動的な違いを巧みに解決することにより、ASAPにより、ヒューマノイドロボットはよりアジャイルで調整された運動能力を習得でき、将来の現実世界でヒューマノイドロボットを広く適用するための強固な基盤を築くことができます。
プロジェクトアドレス：https：//agile.human2humanoid.com/
紙の住所：https：//arxiv.org/pdf/2502.01143
ASAPフレームワークは、ヒューマノイドロボットシミュレーションと現実のギャップを解決するための効果的なソリューションを提供します。 。将来の研究は、ASAPフレームワークをさらに最適化して、実際のアプリケーションでより堅牢で効率的にすることができます。