เป็นเวลานานการเคลื่อนไหวที่คล่องตัวของหุ่นยนต์ Humanoid เป็นความท้าทายอย่างมากในด้านการวิจัยหุ่นยนต์ ความแตกต่างทางกายภาพระหว่างสภาพแวดล้อมจำลองและโลกแห่งความเป็นจริงทำให้เป็นเรื่องยากสำหรับหุ่นยนต์ที่จะใช้ผลลัพธ์ของการฝึกอบรมการจำลองสถานการณ์โดยตรงกับความเป็นจริง บทความนี้แนะนำเฟรมเวิร์กใหม่ที่เรียกว่า ASAP (การจำลองการจัดแนวและฟิสิกส์จริง) ซึ่งแก้ปัญหานี้ได้อย่างมีประสิทธิภาพโดยการจัดแนวการจำลองอย่างชาญฉลาดและลักษณะทางกายภาพที่แท้จริง
เป็นเวลานานที่ผู้คนต่างฝันว่าหุ่นยนต์มนุษย์สามารถยืดหยุ่นได้เหมือนมนุษย์และยิ่งกว่ามนุษย์ อย่างไรก็ตามเนื่องจากความแตกต่างทางกายภาพระหว่างสภาพแวดล้อมจำลองและโลกแห่งความเป็นจริงการบรรลุการประสานงานเต็มร่างกายและการเคลื่อนไหวที่คล่องตัวของหุ่นยนต์ยังคงเป็นความท้าทายอย่างมาก วิธีการแบบดั้งเดิมของการระบุระบบและการสุ่มของโดเมนมักจะขึ้นอยู่กับการปรับพารามิเตอร์ที่ยุ่งยากหรือนำไปสู่การเคลื่อนไหวของหุ่นยนต์ที่อนุรักษ์นิยมเกินไปเสียสละความคล่องตัว ตอนนี้เฟรมเวิร์กใหม่ที่เรียกว่า ASAP (การจำลองการจัดแนวและฟิสิกส์จริง) เกิดขึ้น
กรอบ ASAP แบ่งออกเป็นสองขั้นตอนสำคัญ ครั้งแรกในช่วงก่อนการฝึกอบรมนักวิจัยจะใช้ข้อมูลวิดีโอการเคลื่อนไหวของมนุษย์เพื่อทำการแมปการกระทำเหล่านี้ลงในหุ่นยนต์ Humanoid จากนั้นฝึกหุ่นยนต์เพื่อเรียนรู้การกระทำเหล่านี้ในสภาพแวดล้อมที่จำลอง อย่างไรก็ตามการใช้กลยุทธ์ที่ผ่านการฝึกอบรมในสภาพแวดล้อมจำลองกับหุ่นยนต์จริงโดยตรงมักจะนำไปสู่การเสื่อมสภาพของประสิทธิภาพเนื่องจากมีความแตกต่างแบบไดนามิกระหว่างสภาพแวดล้อมจำลองและโลกแห่งความเป็นจริง เพื่อแก้ปัญหานี้กรอบ ASAP จะเข้าสู่ระยะที่สอง - ขั้นตอนหลังการฝึกอบรม ในขั้นตอนนี้นักวิจัยจะขอให้หุ่นยนต์ทำการกระทำที่ผ่านการฝึกอบรมมาก่อนในโลกแห่งความเป็นจริงและบันทึกวิถีการเคลื่อนที่ที่แท้จริงของหุ่นยนต์
ถัดไปเฟรมเวิร์ก ASAP จะใช้ข้อมูลการเคลื่อนไหวในโลกแห่งความเป็นจริงนี้เพื่อสร้างการเคลื่อนไหวของหุ่นยนต์ในตัวจำลอง เนื่องจากความแตกต่างในสภาพแวดล้อมจำลองและโลกแห่งความเป็นจริงวิถีการเคลื่อนที่แบบจำลองมักจะเบี่ยงเบนจากวิถีการเคลื่อนที่จริง ความแตกต่างนี้เกิดขึ้นเพื่อให้นักวิจัยมีสัญญาณที่จะเรียนรู้ ASAP ฝึก "โมเดลการกระทำที่แตกต่าง" ที่เรียนรู้และชดเชยความแตกต่างแบบไดนามิกระหว่างการจำลองและความเป็นจริง โมเดลนี้เป็นเหมือน "การแก้ไขข้อผิดพลาด" ที่สามารถแก้ไขข้อบกพร่องในตัวจำลองและนำพวกเขาเข้าใกล้ลักษณะทางกายภาพในโลกแห่งความเป็นจริง ในที่สุดนักวิจัยจะรวม "โมเดลการกระทำที่แตกต่าง" นี้เข้ากับตัวจำลองและใช้เพื่อปรับกลยุทธ์การติดตามการเคลื่อนไหวที่ผ่านการฝึกอบรมมาก่อนเพื่อให้การเคลื่อนไหวของหุ่นยนต์สามารถปรับให้เข้ากับคุณสมบัติทางกายภาพในโลกแห่งความเป็นจริงได้ดีขึ้น กลยุทธ์ที่ปรับจูนสามารถนำไปใช้โดยตรงกับหุ่นยนต์ในโลกแห่งความจริงโดยไม่จำเป็นต้องใช้ "โมเดลการกระทำที่แตกต่าง"
เพื่อตรวจสอบประสิทธิภาพของกรอบ ASAP นักวิจัยได้ทำการทดลองหลายครั้งรวมถึงการย้ายถิ่นระหว่างเครื่องจำลองที่แตกต่างกันและการทดสอบบนหุ่นยนต์ Humanoid UNITREE G1 ผลการทดลองแสดงให้เห็นว่าเฟรมเวิร์ก ASAP ช่วยปรับปรุงความคล่องตัวและการประสานงานทั้งร่างกายของหุ่นยนต์ในการเคลื่อนไหวแบบไดนามิกที่หลากหลาย
ความสำเร็จของกรอบ ASAP คือมันสามารถเชื่อมความแตกต่างแบบไดนามิกระหว่างสภาพแวดล้อมจำลองและโลกแห่งความเป็นจริงได้อย่างมีประสิทธิภาพดังนั้นหุ่นยนต์มนุษย์ที่ได้รับการฝึกฝนในสภาพแวดล้อมที่จำลองสามารถแสดงให้เห็นถึงความคล่องตัวที่ยอดเยี่ยมในโลกแห่งความเป็นจริงซึ่งทำให้การพัฒนามีความยืดหยุ่นมากขึ้นและ หุ่นยนต์ Humanoid Multi-Functional ชี้ทิศทางใหม่
เทคโนโลยีสำคัญของกรอบ ASAP รวมถึง:
การฝึกอบรมล่วงหน้าโดยใช้ข้อมูลการเคลื่อนไหวของมนุษย์: แปลงการเคลื่อนไหวของมนุษย์เป็นเป้าหมายการเรียนรู้หุ่นยนต์เพื่อให้หุ่นยนต์มีข้อมูลการเคลื่อนไหวที่มีคุณภาพสูง
การฝึกอบรมแบบจำลองการกระทำที่แตกต่าง: โดยการเรียนรู้ความแตกต่างระหว่างโลกแห่งความเป็นจริงและสภาพแวดล้อมการจำลองการชดเชยแบบไดนามิกสำหรับข้อบกพร่องของตัวจำลองและปรับปรุงความแม่นยำของการจำลอง
กลยุทธ์การปรับแต่งตามแบบจำลองการกระทำที่แตกต่าง: ช่วยให้กลยุทธ์หุ่นยนต์ปรับตัวเข้ากับลักษณะทางกายภาพในโลกแห่งความเป็นจริงและในที่สุดก็บรรลุประสิทธิภาพการเคลื่อนไหวที่สูงขึ้น
การตรวจสอบการทดลองของกรอบ ASAP แสดงให้เห็นว่า:
ในการโยกย้ายระหว่างเครื่องจำลอง ASAP สามารถลดข้อผิดพลาดในการติดตามการเคลื่อนไหวได้อย่างมีนัยสำคัญซึ่งเหนือกว่าวิธีมาตรฐานอื่น ๆ
ในการทดสอบเกี่ยวกับหุ่นยนต์จริง ASAP สามารถปรับปรุงประสิทธิภาพการเคลื่อนไหวของหุ่นยนต์ได้อย่างมีนัยสำคัญทำให้หุ่นยนต์สามารถเคลื่อนไหวได้ยากขึ้นอย่างสมบูรณ์
การศึกษายังสำรวจในเชิงลึกปัจจัยสำคัญของการฝึกอบรมแบบจำลองการกระทำที่แตกต่างกันรวมถึงขนาดชุดข้อมูลระยะเวลาการฝึกอบรมและน้ำหนักปกติของการกระทำ นอกจากนี้นักวิจัยยังเปรียบเทียบกลยุทธ์การใช้แบบจำลองการกระทำที่แตกต่างกันและในที่สุดก็ยืนยันว่าวิธีการเรียนรู้การปรับแต่งการเสริมแรงสามารถบรรลุประสิทธิภาพที่ดีที่สุด
แม้จะมีความคืบหน้าอย่างน่าทึ่งของเฟรมเวิร์ก ASAP แต่ก็ยังมีข้อ จำกัด บางประการเช่นข้อ จำกัด ด้านฮาร์ดแวร์การพึ่งพาระบบจับภาพการเคลื่อนไหวและความต้องการข้อมูลสูง ทิศทางการวิจัยในอนาคตอาจรวมถึงการพัฒนาสถาปัตยกรรมเชิงกลยุทธ์ที่สามารถรับรู้ถึงความเสียหายของฮาร์ดแวร์การใช้ประโยชน์จากการประเมินท่าทางไร้เครื่องหมายหรือฟิวชั่นเซ็นเซอร์ออนบอร์ดเพื่อลดการพึ่งพาระบบการจับภาพการเคลื่อนไหวและสำรวจเทคนิคการปรับตัวที่มีประสิทธิภาพมากขึ้นสำหรับแบบจำลองแอ็คชั่นที่แตกต่างกัน
การเกิดขึ้นของกรอบ ASAP ได้นำความหวังใหม่มาสู่สาขาหุ่นยนต์มนุษย์ โดยการแก้ปัญหาความแตกต่างแบบไดนามิกระหว่างการจำลองและความเป็นจริงอย่างชาญฉลาดโดย ASAP ช่วยให้หุ่นยนต์ Humanoid สามารถควบคุมทักษะยนต์ที่คล่องตัวและประสานงานได้มากขึ้นโดยวางรากฐานที่แข็งแกร่งสำหรับการประยุกต์ใช้หุ่นยนต์มนุษย์ในโลกแห่งความเป็นจริงในอนาคต
ที่อยู่โครงการ: https://agile.human2humanoid.com/
ที่อยู่กระดาษ: https://arxiv.org/pdf/2502.01143
เฟรมเวิร์ก ASAP เป็นวิธีแก้ปัญหาที่มีประสิทธิภาพในการแก้ช่องว่างระหว่างการจำลองหุ่นยนต์มนุษย์และความเป็นจริง . มันกำลังจะมาเร็ว ๆ นี้ การวิจัยในอนาคตสามารถเพิ่มประสิทธิภาพตามกรอบ ASAP เพื่อให้มีความแข็งแกร่งและมีประสิทธิภาพมากขึ้นในการใช้งานจริง