Роботы учатся движениям у людей: Новый подход к гибкому управлению

Автор: Денис Аветисян

Исследователи разработали метод, позволяющий эффективно переносить человеческие движения на роботов, делая управление более естественным и адаптивным.

Пока крипто-инвесторы ловят иксы и ликвидации, мы тут скучно изучаем отчетность и ждем дивиденды. Если тебе близка эта скука, добро пожаловать.

Купить акции "голубых фишек"

Метод SPIDER преобразует траектории взаимодействия человека с объектами в динамически реализуемые траектории взаимодействия робота с объектами посредством сэмплирования с использованием параллельного физического симулятора, при этом дополнительное виртуальное контактное управление минимизирует неоднозначность решений в задачах, насыщенных контактами, что позволяет масштабно преобразовывать человеческие данные в развёртываемые данные для различных воплощений роботов и задач.

Представлен SPIDER – масштабируемый метод переноса движений, основанный на физическом моделировании и оптимизации с использованием выборки, обеспечивающий надежное и эффективное управление роботами.

Несмотря на обилие данных о человеческих движениях, их прямой перенос на роботов затруднен из-за различий в динамике и кинематике. В данной работе представлена система ‘SPIDER: Scalable Physics-Informed Dexterous Retargeting’, позволяющая эффективно преобразовывать демонстрации человеческих движений в динамически выполнимые траектории для роботов, используя физически обоснованный подход. Ключевым результатом является масштабируемый метод, обеспечивающий повышение успешности выполнения задач на 18% по сравнению со стандартными методами и десятикратное ускорение обучения по сравнению с алгоритмами обучения с подкреплением. Возможно ли, используя SPIDER, создать универсальный набор данных для обучения роботов сложным манипуляциям и значительно упростить процесс разработки робототехнических систем?

Разрыв между Мечтой и Реальностью

Воссоздание человекоподобных движений у роботов осложняется существенным расхождением в морфологии, динамике и способах управления – так называемым «Разрывом воплощения». Эти различия затрудняют перенос естественных движений на роботов без потери реалистичности и эффективности. Традиционные методы, такие как кинематическое перенацеливание, часто приводят к неестественным траекториям. Достижение реалистичных движений требует системы, учитывающей физические ограничения – массу, инерцию, трение. Кажется, мы снова пытаемся заставить железо мечтать.

Конвейер SPIDER преобразует реконструированные 3D-модели объектов, запланированные движения робота и движения объектов в динамически осуществимую траекторию робота с корректными контактами, которая затем усиливается и дополняется для последующего развертывания или обучения стратегии.

Для обеспечения плавных и стабильных движений необходимо учитывать физическую осуществимость, а не просто планировать точки в пространстве.

SPIDER: Физика в Основе Управления

Представлен SPIDER – новый фреймворк для переноса движений на основе физики, использующий оптимизацию на основе выборки. В основе подхода лежит алгоритм эффективного исследования пространства траекторий и поиска оптимальных решений для управления роботом. SPIDER использует аннелированное ядро выборки для перехода от широкого поиска к детальной настройке, что позволяет быстро находить решения, удовлетворяющие ограничениям и целям. Фреймворк явно учитывает динамическую осуществимость, гарантируя физическую реализуемость движений, что обеспечивает повышение процента успешных выполнений на 18% по сравнению с базовыми методами.

Эксперименты показали, что использование методов отжига и управления контактами обеспечивает наивысший процент успешных выполнений в различных комбинациях роботов и наборов данных, включая Oakink из ManipTrans и GigaHands, что подтверждается оценкой на восьми и пяти траекториях соответственно.

Стабильный Контакт с Виртуальным Руководством

SPIDER использует технику виртуального контактного руководства, расширяя область поиска решений за счет проактивного направления сэмплирования к желаемым режимам контакта. Этот подход позволяет роботу эффективно планировать движения и избегать столкновений. В основе SPIDER лежит принцип контактного руководства, обеспечивающий стабильный и корректный контакт между роботом и окружающей средой, учитывая геометрию объектов и свойства поверхности. Для повышения устойчивости к неопределенностям, SPIDER применяет робастное оптимизационное планирование траектории, позволяющее находить траектории, остающиеся выполнимыми даже при отклонениях от предполагаемых параметров.

Масштабируемость и Универсальность

Система SPIDER была протестирована на крупных наборах данных захвата движений, включая AMASS, GigaHands, LAFAN1, Oakink и OMOMO. Использование разнообразных данных позволило оценить обобщающую способность и устойчивость системы. В ходе экспериментов SPIDER продемонстрировала превосходство над существующими методами в генерации реалистичных движений для различных типов роботов, создав датасет из 262 эпизодов. Основанный на выборках подход позволяет SPIDER эффективно масштабироваться для работы с множеством наборов данных, морфологий роботов и областей применения, накопив 800 часов данных и 2,4 миллиона кадров. Такая масштабируемость является ключевым фактором для успешного применения системы в реальных условиях и обучения роботов.

Каждая «революционная» технология завтра станет техдолгом.

Представленная работа демонстрирует стремление к созданию масштабируемых решений в области робототехники, что, несомненно, похвально. Однако, как показывает опыт, любые попытки построить идеально масштабируемую систему неизбежно сталкиваются с ограничениями реального мира. В стремлении к элегантности и обобщению легко упустить из виду прагматичные детали, которые в конечном итоге определяют жизнеспособность проекта. Как точно заметил Марвин Минский: «Самое главное — не изобретать что-то новое, а понять, что уже есть». Именно понимание границ применимости существующих методов, а не слепое следование модным тенденциям, позволяет создавать решения, которые действительно работают, а не просто хорошо выглядят на бумаге. SPIDER, фокусируясь на физически обоснованном переносе движений, пытается найти баланс между теоретической элегантностью и практической применимостью, что, безусловно, заслуживает внимания. Особенно ценным является подход к аугментации данных, поскольку он позволяет обойти ограничения, связанные с недостатком реальных данных, что является распространенной проблемой в робототехнике.

Что дальше?

Представленный подход, безусловно, позволяет переносить движения человека на робота, что, конечно, прекрасно. Однако, не стоит обольщаться. Любая система, претендующая на «масштабируемость», рано или поздно упрётся в проблему разнообразия данных. Оптимизация на основе сэмплирования – это всегда компромисс между точностью и скоростью, и стоит помнить, что «виртуальные контакты» – это всего лишь способ отложить неизбежное столкновение с реальностью. Документация к алгоритмам, обещающим «самовосстановление» траекторий, уже сейчас вызывает лёгкую грусть – видимо, ещё ничего толком не сломалось.

Более того, вся эта история с переносом движений неизбежно выявит узкие места в самих моделях роботов. В конечном итоге, «физически корректная» траектория – это лишь абстракция, пока робот не попытается её выполнить. А когда он попытается, возникнет необходимость в адаптации к шуму, погрешностям сенсоров и прочим радостям реального мира. Если баг воспроизводится на симуляторе – это признак стабильной системы, но это не гарантирует её работоспособности в пыльном цеху.

Таким образом, следующие шаги, вероятно, будут связаны не столько с усовершенствованием алгоритмов переноса движений, сколько с разработкой более robustных моделей роботов и более реалистичных симуляторов. И, конечно, с принятием того факта, что любая «революционная» технология завтра станет техдолгом. Это неизбежно.

Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2511.09484.pdf

Связаться с автором: https://www.linkedin.com/in/avetisyan/

Смотрите также:

2025-11-13 20:33