В течение долгого времени гибкое движение гуманоидных роботов было огромной проблемой в области исследований роботов. Физические различия между моделируемой средой и реальным миром затрудняют роботы напрямую применять результаты обучения симуляции к реальности. В этой статье представлена новая структура, называемая ASAP (выравнивание симуляции и реальной физики), которая эффективно решает эту проблему, умно выравнивая моделирование и реальные физические характеристики, позволяя гуманоидным роботам достигать более гибких и скоординированных движений полного тела.
В течение долгого времени люди мечтали о том, что гуманоидные роботы могут быть такими же гибкими, как люди, и даже превосходить людей. Однако из-за физических различий между моделируемой средой и реальным миром достижение координации всего тела и гибкого движения робота остается огромной проблемой. Традиционные методы идентификации системы и рандомизации доменов часто полагаются на громоздкие корректировки параметров или приводят к тому, что движения роботов слишком консервативны, жертвуя ловкостью. Теперь появляется новая структура, называемая ASAP (Aligning Simulation и Real Physics).
Структура ASAP делится на два этапа ключевых. Во-первых, на этапе предварительного обучения исследователи будут использовать видеоданы для движения человека, чтобы перенаправить эти действия на гуманоидного робота, а затем обучать робота изучать эти действия в моделируемой среде. Тем не менее, применение обученных стратегий в моделируемой среде к реальным роботам непосредственно приведет к снижению производительности, поскольку существуют динамические различия между моделируемой средой и реальным миром. Чтобы решить эту проблему, структура ASAP входит во вторую фазу - фазу после тренировки. На этом этапе исследователи попросят робота выполнить предварительно обученные действия в реальном мире и записать фактическую траекторию движения робота.
Затем в рамках ASAP будет использовать эти реальные данные движения для воспроизведения движения робота в симуляторе. Из -за различий в моделируемой среде и реальном мире моделируемая траектория движения часто отклоняется от реальной траектории движения. Эта разница просто предоставляет исследователям сигнал для обучения. ASAP обучает «модель разницы в действии», которая учится и компенсирует динамические различия между моделированием и реальностью. Эта модель похожа на «коррекцию ошибок», которая может исправить недостатки в симуляторе и приблизить их к реальным физическим характеристикам. Наконец, исследователи будут интегрировать эту «модель различий в действии» в симулятор и использовать ее для точной настройки предварительно обученной стратегии отслеживания движения, чтобы движения робота могли лучше адаптироваться к реальным физическим свойствам. Стратегия с тонкой настройкой может быть непосредственно развернута для роботов реального мира без необходимости использовать «модель различий действий».
Чтобы проверить эффективность структуры ASAP, исследователи провели несколько экспериментов, включая миграцию между различными симуляторами и тестирование на настоящий гуманоидный робот Unite G1. Экспериментальные результаты показывают, что структура ASAP значительно улучшает ловкость и координацию всего тела роботов в различных динамических движениях.
Успех структуры ASAP заключается в том, что он может эффективно преодолеть динамические различия между моделируемой средой и реальным миром, так что гуманоидные роботы, обученные в моделируемой среде, могут действительно продемонстрировать превосходную ловкость в реальном мире, что делает развитие более гибким и Многофункциональный гуманоидный робот указывает на новое направление.
Ключевые технологии структуры ASAP включают:
Предварительное обучение с использованием данных о движении человека: преобразовать гибкие движения человека в цели обучения роботов, чтобы предоставить роботам высококачественные данные движения.
Обучение моделей дифференциального действия: изучая различия между реальным миром и средой моделирования, динамически компенсирует недостатки симулятора и повышает точность моделирования.
Стратегия тонкая настройка, основанная на моделях дифференциальных действий: позволяет стратегиям роботов адаптироваться к реальным физическим характеристикам и в конечном итоге достигать более высокой производительности движения.
Экспериментальная проверка структуры ASAP показывает, что:
При миграции между симуляторами ASAP может значительно уменьшить ошибки отслеживания движения, что превосходит другие контрольные методы.
При тестировании реальных роботов ASAP также может значительно улучшить производительность движения робота, что позволяет роботу завершить сложные гибкие движения.
В исследовании также рассматриваются углубленные ключевые факторы моделей дифференциального действия обучения, включая размер набора данных, продолжительность обучения и вес действия. Кроме того, исследователи сравнивали различные стратегии использования модели дифференциального действия и, наконец, подтвердили, что метод тонкой настройки подкрепления может достичь оптимальной производительности.
Несмотря на замечательный прогресс структуры ASAP, он все еще имеет некоторые ограничения, такие как аппаратные ограничения, зависимость от систем захвата движения и высокие требования к данным. Будущие направления исследований могут включать в себя разработку стратегических архитектур, которые могут воспринимать повреждение оборудования, использование без маркировки оценки позы или бортового слияния датчика для снижения зависимости от систем захвата движения и изучения более эффективных адаптивных методов для моделей дифференциальных действий.
Появление рамки ASAP принесло новую надежду на область гуманоидных роботов. Умно решая динамические различия между симуляцией и реальностью, AsAp позволяет гуманоидным роботам овладеть более гибкими и скоординированными моторными навыками, закладывая прочную основу для широкого применения гуманоидных роботов в реальном мире в будущем.
Адрес проекта: https://agile.human2humanoid.com/
Бумажный адрес: https://arxiv.org/pdf/2502.01143
Структура ASAP обеспечивает эффективное решение для решения разрыва между моделированием гуманоидов и реальностью. . Будущие исследования могут дополнительно оптимизировать структуру ASAP, чтобы сделать его более надежным и эффективным в практических приложениях.