Роботы учатся открывать двери: новый шаг к автономному управлению

Автор: Денис Аветисян

Исследователи разработали систему, позволяющую гуманоидным роботам выполнять сложные задачи, такие как открывание дверей, исключительно на основе визуального восприятия.

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"

Дверной манипулятор демонстрирует способность к обобщению в реальных условиях, успешно адаптируясь к разнообразию конструкций дверных ручек и панелей, а также естественным движениям открывания дверей как толканием, так и тягой.

Представлен фреймворк DoorMan, использующий обучение с подкреплением, доменную рандомизацию и передачу знаний для эффективной симуляции и реализации управления целым телом робота.

Несмотря на значительный прогресс в области робототехники, перенос стратегий управления, обученных в симуляции, в реальный мир остается сложной задачей. В работе ‘Opening the Sim-to-Real Door for Humanoid Pixel-to-Action Policy Transfer’ представлен новый подход к обучению человекоподобных роботов выполнению задач локомоторной манипуляции, таких как открытие дверей, исключительно на основе визуальной информации. Разработанный фреймворк DoorMan демонстрирует превосходство над операторами-людьми в скорости выполнения задачи, что подтверждает эффективность предложенной стратегии обучения с использованием доменной рандомизации и обучения «учитель-ученик». Возможно ли дальнейшее расширение возможностей роботов за счет освоения более сложных манипуляций в реальном времени, опираясь на подобные подходы к переносу обучения?

Вызов воплощенного интеллекта

Традиционные подходы в робототехнике часто опираются на заранее спроектированные решения и детальные карты окружающей среды, что существенно ограничивает их способность к адаптации. Такая стратегия, хотя и эффективна в строго определенных условиях, оказывается непрактичной в динамичных и непредсказуемых реальных сценариях. Роботы, функционирующие на основе жестко заданных инструкций и полагающиеся на точные представления об окружении, испытывают трудности при столкновении с неожиданными препятствиями или изменениями в обстановке. Вместо гибкого реагирования на новые ситуации, они требуют постоянного вмешательства человека или перепрограммирования, что снижает их автономность и универсальность. Подобная зависимость от детального планирования и предсказуемости является существенным препятствием на пути к созданию действительно интеллектуальных и автономных робототехнических систем, способных эффективно функционировать в сложных и изменчивых условиях реального мира.

Успешная навигация в реальных условиях требует надежного восприятия и управления, особенно при выполнении сложных задач локомоции и манипулирования. Это связано с тем, что окружающая среда редко бывает предсказуемой или идеально структурированной, что требует от робота способности адаптироваться к неожиданным препятствиям и изменениям. Эффективное выполнение таких задач, как перемещение по неровной местности при одновременном захвате и перемещении объектов, предполагает интеграцию сенсорной информации с точным управлением двигателями и конечностями. Например, робот, предназначенный для работы в поисково-спасательных операциях, должен уметь оценивать проходимость местности, избегать препятствий и одновременно удерживать важные предметы, что представляет собой серьезную проблему для существующих систем управления. Разработка алгоритмов, способных обеспечить стабильность и точность в таких динамических и непредсказуемых условиях, является ключевой задачей в области робототехники.

Существующая проблема, известная как “разрыв между симуляцией и реальностью”, существенно ограничивает возможности современных роботизированных систем. В процессе разработки, алгоритмы часто обучаются и тестируются в виртуальной среде, где условия значительно упрощены по сравнению с реальным миром. Неучтенные факторы, такие как неточности сенсоров, непредсказуемые изменения освещения, вариативность физических свойств объектов и неидеальные двигатели, приводят к значительному снижению производительности при переходе от симуляции к реальным условиям эксплуатации. Несмотря на продвинутые алгоритмы планирования и управления, роботы зачастую испытывают трудности с выполнением даже простых задач в незнакомой или непредсказуемой обстановке, что подчеркивает необходимость разработки новых методов обучения, способных преодолеть этот критический “разрыв” и обеспечить надежную работу в реальном мире.

Для достижения уровня человеческой ловкости и адаптивности в сложных задачах, таких как манипулирование объектами и навигация в реальном мире, необходимо преодолеть существующие ограничения в робототехнике. Традиционные подходы, основанные на детальном программировании и предварительном моделировании окружающей среды, оказываются неэффективными в условиях неопределенности и изменчивости. Поэтому, всё большее внимание уделяется новым парадигмам обучения, позволяющим роботам самостоятельно приобретать навыки и адаптироваться к новым ситуациям. Эти парадигмы включают в себя обучение с подкреплением, имитационное обучение и обучение через взаимодействие с окружающей средой, что позволяет роботам развивать интуитивное понимание физического мира и осваивать сложные последовательности действий без явного программирования.

Для обучения DoorMan использовались процедурно генерируемые двери с разнообразным дизайном панелей, механизмами запирания, освещением и материалами, при этом каждая параллельная среда обучения настраивалась на уникальный набор параметров двери, как показано на примере двери без текстур.

DoorMan: Новый взгляд на локомоторно-манипулятивные задачи

DoorMan представляет собой новый подход к локомо-манипуляциям, который функционирует исключительно на основе RGB-видеоданных, полностью исключая необходимость в использовании привилегированных оценок состояния (например, данных о глубине, инерциальных измерениях или кинематической модели робота). Это достигается путем прямого обучения политики управления на основе визуальной информации, что позволяет системе ориентироваться и взаимодействовать с окружением без предварительного знания точной позиции и ориентации робота или объектов в сцене. Использование исключительно RGB-изображений повышает потенциальную применимость системы в реальных условиях, где получение точных оценок состояния может быть затруднено или недоступно.

В основе DoorMan лежит методика обучения на основе дистилляции «учитель-ученик», где высокопроизводительная политика «учителя» используется для обучения более эффективной политики «ученика». «Учитель» генерирует действия и соответствующие им данные, которые затем используются для обучения «ученика» путем минимизации расхождения между их выходами. Этот подход позволяет «ученику» быстро осваивать сложные задачи, используя знания, полученные от более опытного «учителя», и достигать сопоставимой или даже превосходящей производительности, при этом требуя меньше вычислительных ресурсов.

Процесс дистилляции знаний в DoorMan усовершенствован с использованием алгоритма DAgger (Dataset Aggregation), представляющего собой метод контролируемого обучения. DAgger позволяет минимизировать расхождение поведения ‘студенческой’ политики с политикой ‘учителя’ путём сбора данных, генерируемых ‘учителем’ в различных состояниях среды. Эти данные используются для обучения ‘студента’ на примерах, полученных от ‘учителя’, что обеспечивает более точное воспроизведение желаемого поведения и повышает устойчивость системы к ошибкам и неопределенностям.

Использование исключительно визуальной информации в DoorMan направлено на повышение обобщающей способности и применимости системы в реальных условиях. Традиционные системы робототехники часто полагаются на данные от датчиков положения и ориентации, что ограничивает их работоспособность в незнакомых или динамически меняющихся средах. DoorMan, исключая зависимость от таких данных, способен адаптироваться к различным сценариям и окружениям, не требуя предварительной калибровки или точного знания геометрии помещения. Это особенно важно для задач, выполняемых в неструктурированных средах, таких как домашние или офисные помещения, где точное моделирование окружения затруднительно или невозможно.

Обучение DoorMan включает три этапа: сначала формируется экспертная политика с использованием полных данных, затем она переносится в политику, работающую только с изображениями, посредством DAgger, и, наконец, дообучается с использованием GRPO и бинарного сигнала об успехе.

Преодоление разрыва между симуляцией и реальностью

DoorMan использует IsaacLab, платформу симуляции, разработанную NVIDIA, для обучения и оценки политик локомоторно-манипулятивного управления. IsaacLab предоставляет инструменты для создания реалистичных виртуальных сред и управления роботами, позволяя проводить масштабные эксперименты и итеративное улучшение алгоритмов без необходимости физического оборудования. Платформа поддерживает различные типы роботов и сенсоров, а также обеспечивает возможности для параллельных вычислений, что существенно ускоряет процесс обучения и оценки. Использование IsaacLab позволяет DoorMan эффективно разрабатывать и тестировать стратегии управления для решения сложных задач манипулирования в реальном мире.

Для повышения обобщающей способности, в рамках DoorMan используется метод доменной рандомизации (Domain Randomization). Данный подход предполагает обучение политики в широком спектре симулированных сред, варьирующих параметры, такие как текстуры, освещение, геометрия объектов и характеристики физики. Целью является создание устойчивости к изменениям в реальном мире, которые не были явно учтены в процессе обучения. Изменяя условия симуляции, политика вынуждена учиться выделять ключевые признаки задачи, а не полагаться на конкретные сенсорные данные, что значительно улучшает её способность к переносу навыков из симуляции в реальность.

Для уменьшения визуального расхождения между симуляцией и реальным миром в DoorMan используется фотореалистичная симуляция. Данный подход предполагает рендеринг виртуальной среды с высокой степенью детализации и реалистичности текстур, освещения и материалов. Это позволяет уменьшить эффект «разрыва в реальности» и повысить эффективность переноса обученных политик управления роботом из симуляции в реальный мир. Использование фотореалистичной симуляции особенно важно для задач, где визуальное восприятие играет критическую роль, например, для распознавания объектов и навигации в сложных условиях.

Метод Staged Reset Exploration оптимизирует процесс обучения робота путем интеллектуальной смены начальных условий окружающей среды. Вместо случайной перезагрузки, система постепенно усложняет сценарии, начиная с простых и добавляя новые элементы и вариации по мере прогресса обучения. Это позволяет политике последовательно осваивать навыки, избегая резких переходов и повышая эффективность обучения. Такой подход значительно ускоряет приобретение навыков манипулирования и навигации, так как робот постоянно сталкивается с новыми, но управляемыми задачами, способствующими развитию его способности к обобщению.

Обучение DoorMan демонстрирует, что использование буфера staged-reset позволяет студенту (GRPO) быстро адаптироваться к стратегии учителя, а также способствует эффективному исследованию среды.

За пределами телеоперации: К автономной ловкости

Исследование продемонстрировало превосходство робота DoorMan над операторами-людьми в решении задачи открывания дверей. Система достигла 83% успешных попыток, что превышает показатель опытных операторов, составляющий 80%, и значительно опережает результат неопытных пользователей, который составил всего 60%. Данное достижение указывает на потенциал автоматизированных систем превзойти человеческую производительность в конкретных манипулятивных задачах, открывая возможности для более эффективной и надежной робототехники в реальных условиях.

В основе системы DoorMan лежит упрощенный набор сенсоров, использующих исключительно RGB-камеры. Такой подход существенно снижает стоимость и сложность развертывания робота в реальных условиях, в отличие от систем, требующих дорогих и калиброванных лидаров или датчиков глубины. Использование лишь визуальной информации позволяет создавать более доступные и масштабируемые решения для автоматизации задач, требующих манипуляций с объектами, таких как открывание дверей. Это не только снижает финансовую нагрузку, но и упрощает техническое обслуживание и интеграцию робота в различные среды, делая его более практичным для широкого спектра применений.

В основе системы DoorMan лежит способность к обучению непосредственно на основе визуальной информации, что открывает перспективы для создания более универсальных и приспосабливаемых роботов. В отличие от традиционных подходов, требующих ручной настройки и программирования для каждой новой задачи, данная система способна самостоятельно извлекать необходимые навыки из визуальных данных. Это позволяет роботу адаптироваться к различным условиям освещения, незначительным изменениям в окружающей среде и даже к новым типам дверных ручек без необходимости внесения изменений в его программное обеспечение. Такой подход существенно упрощает процесс внедрения роботов в реальные условия и позволяет им выполнять широкий спектр задач, требующих адаптивности и визуального понимания.

Исследования показали, что робот DoorMan демонстрирует значительное превосходство в скорости открытия дверей по сравнению с дистанционным управлением человеком. В ходе экспериментов DoorMan справлялся с задачей на 23.1%-31.7% быстрее, чем опытные операторы, и значительно превосходил показатели менее подготовленных пользователей. Это увеличение скорости не просто статистическая разница, а важный шаг к созданию роботов, способных эффективно взаимодействовать с окружающим миром в динамичных условиях. Ускорение процесса открывания дверей свидетельствует о потенциале автоматизированных систем для повышения производительности и эффективности в различных сферах, от логистики до обслуживания.

Исследование, представленное в данной работе, демонстрирует, что даже сложные задачи, такие как локо-манипуляция, могут быть освоены гуманоидными роботами посредством обучения в симуляции и последующего переноса в реальный мир. Этот процесс, требующий преодоления разрыва между виртуальной и физической реальностью, подобен попытке расшифровать сложный сигнал. Как однажды заметил Клод Шеннон: «Коммуникация — это просто передача информации, а не обязательно ее понимание.» В контексте обучения роботов, DoorMan стремится к эффективной передаче знаний, полученных в симуляции, в реальный мир, акцентируя внимание на визуальном восприятии и домене рандомизации для обеспечения устойчивости к изменениям окружающей среды. В конечном итоге, подобно успешной передаче сообщения, цель состоит в том, чтобы робот надежно выполнял задачу в любой обстановке.

Куда Ведет Дверь?

Представленная работа, открывая путь от симуляции к реальности для задач локо-манипуляции, лишь подчеркивает фундаментальную асимметрию между моделью и миром. Доменная рандомизация, хоть и эффективна, остается паллиативом, попыткой приглушить эхо несоответствия. Версионирование политики — форма памяти, но память, обреченная на частичное забвение при столкновении с непредсказуемостью настоящего. Вопрос не в том, насколько хорошо система адаптируется к шуму, а в том, как долго она может поддерживать когерентность в постоянно меняющейся среде.

Стрела времени всегда указывает на необходимость рефакторинга. Успех, достигнутый в рамках узко определенных задач, не гарантирует масштабируемость. Следующим шагом представляется не столько увеличение сложности симуляции, сколько разработка систем, способных к непрерывному обучению и самокоррекции непосредственно в реальном мире. Необходимы методы, позволяющие роботу самостоятельно обнаруживать и устранять расхождения между моделью и действительностью, преобразуя опыт в устойчивые представления.

В конечном итоге, все системы стареют — вопрос лишь в том, делают ли они это достойно. Истинный прогресс в области робототехники заключается не в создании идеальных симуляций, а в разработке систем, способных с изяществом и стойкостью приспосабливаться к неизбежному течению времени и его непредсказуемым последствиям.

Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2512.01061.pdf

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

Смотрите также:

2025-12-02 15:58