Роботы учатся понимать награды: новый подход к управлению движением

Автор: Денис Аветисян

Исследователи разработали систему, позволяющую роботам автоматически определять, какие действия приводят к желаемому результату, используя возможности компьютерного зрения и обработки естественного языка.

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"

В рамках предложенной системы MoVLR оптимизация стратегии позволяет получить высокоразмерную динамику мускулоскелетной системы, а затем, посредством оценки соответствующего видео движения <span class="katex-eq" data-katex-display="false">\boldsymbol{\zeta}^{(i)}</span> визуально-лингвистической моделью (VLM), происходит обновление наилучшего дизайна вознаграждения <span class="katex-eq" data-katex-display="false">r^{\*}</span> и формирование предложений по биомеханическим улучшениям <span class="katex-eq" data-katex-display="false">\mathcal{F}</span>, используемых для уточнения генерации вознаграждения <span class="katex-eq" data-katex-display="false">r^{(i+1)}</span> языковой моделью. — В рамках предложенной системы MoVLR оптимизация стратегии позволяет получить высокоразмерную динамику мускулоскелетной системы, а затем, посредством оценки соответствующего видео движения $\boldsymbol{\zeta}^{(i)}$ визуально-лингвистической моделью (VLM), происходит обновление наилучшего дизайна вознаграждения $r^{\*}$ и формирование предложений по биомеханическим улучшениям $\mathcal{F}$ , используемых для уточнения генерации вознаграждения $r^{(i+1)}$ языковой моделью.

Представлена MoVLR — платформа, использующая модели зрения и языка для автоматического обучения функциям вознаграждения, что позволяет улучшить управление сложными мускулоскелетными системами роботов.

Несмотря на прогресс в робототехнике, создание эффективных функций вознаграждения для управления сложными мускулоскелетными системами остаётся сложной задачей. В работе «Embodied Learning of Reward for Musculoskeletal Control with Vision Language Models» предложен фреймворк MoVLR, использующий возможности моделей, объединяющих зрение и язык, для автоматического определения этих функций вознаграждения. Данный подход позволяет обучать системы управления, опираясь на естественные описания движений и визуальную информацию, что приводит к более реалистичным и эффективным движениям роботов. Может ли подобный подход стать основой для создания действительно автономных роботов, способных к сложным манипуляциям и передвижениям в реальном мире?

Вызов сложного управления движением

Традиционные методы управления, разработанные для более простых систем, зачастую оказываются неэффективными применительно к сложной структуре человеческой мускулоскелетной системы. Высокая размерность этой системы, включающая множество степеней свободы и взаимосвязанных мышц, требует учета огромного количества переменных. В связи с этим, исследователи часто вынуждены прибегать к упрощенным моделям, игнорируя важные биомеханические детали и нелинейные взаимодействия. Хотя такие модели позволяют добиться некоторого прогресса, они не способны полностью воспроизвести естественную плавность, эффективность и адаптивность человеческих движений, что ограничивает их применимость в протезировании, робототехнике и других областях, требующих реалистичного моделирования движений.

Управление движениями, имитирующими человеческие, представляет собой колоссальную задачу, обусловленную огромным пространством состояний, которое необходимо исследовать. Каждое движение включает в себя координацию многочисленных суставов, мышц и связок, что создает чрезвычайно сложное многообразие возможных конфигураций. Помимо этого, необходимо учитывать сложные биомеханические взаимодействия между этими элементами, включая силы и моменты, действующие в различных точках тела, а также влияние гравитации и инерции. Эффективное управление в таком пространстве требует не просто достижения конечной цели, но и обеспечения плавности, устойчивости и энергоэффективности движения, что делает задачу особенно сложной для традиционных методов управления.

Традиционные методы обучения роботов сложным движениям часто опираются на заранее заданные функции вознаграждения, которые, однако, не способны в полной мере отразить все тонкости и нюансы естественной, эффективной биомеханики. Эти функции, как правило, разрабатываются вручную и фокусируются на достижении конечной цели, игнорируя при этом промежуточные этапы, плавность и энергоэффективность, характерные для движений живых организмов. В результате, роботы, обученные с использованием таких функций, зачастую демонстрируют неестественные, дерганые движения, требующие значительно больше энергии, чем аналогичные действия, выполняемые человеком. Поиск более совершенных функций вознаграждения, способных учитывать динамику и сложность естественных движений, остается одной из ключевых задач в области робототехники и биомехатроники.

В ходе обучения на видеозаписях походки наблюдается постепенное улучшение точности и реалистичности модели опорно-двигательного аппарата.

MoVLR: Обучение вознаграждению на основе наблюдений

MoVLR — это разработанный нами фреймворк для автоматического обучения с подкреплением в сложных системах с мускулоскелетной структурой. В ходе экспериментов MoVLR демонстрирует производительность, сопоставимую или превосходящую результаты, полученные при использовании вручную разработанных функций вознаграждения, а также современных методов, основанных на языковых моделях. Это достигается за счет автоматического формирования функций вознаграждения, что позволяет обучать агентов более естественным и эффективным паттернам движения без необходимости ручной настройки параметров вознаграждения.

MoVLR использует Визуально-Языковые Модели (VLM) для анализа визуальных данных, полученных от сенсоров, и преобразования их в числовые сигналы вознаграждения. VLM, обученные на больших объемах данных, способны интерпретировать сложные сцены и идентифицировать ключевые аспекты движения, такие как правильное выполнение упражнения или достижение определенной цели. Этот процесс включает в себя извлечение визуальных признаков и сопоставление их с языковыми описаниями желаемого поведения, что позволяет автоматически генерировать функцию вознаграждения, определяющую, насколько текущее поведение соответствует заданным критериям. В результате, система может самостоятельно оценивать качество движения и корректировать действия для достижения оптимального результата, не требуя ручного определения параметров вознаграждения.

Традиционное обучение с подкреплением требует ручного проектирования функций вознаграждения, что является трудоемким и подверженным ошибкам процессом, часто приводящим к неестественным или неэффективным моделям поведения. Подход, реализованный в MoVLR, устраняет необходимость в ручном проектировании функций вознаграждения, позволяя агенту самостоятельно извлекать сигналы вознаграждения непосредственно из визуальных наблюдений. Это приводит к обучению более естественных и эффективных моделей движения, поскольку агент оптимизируется на основе вознаграждений, полученных из интерпретации наблюдаемого поведения, а не на основе заранее определенных, искусственных критериев. В результате, система способна самостоятельно разрабатывать стратегии, которые соответствуют более сложным и нюансированным целям, чем это возможно при использовании жестко заданных функций вознаграждения.

В основе MoVLR лежит использование больших языковых моделей (LLM) для автоматического создания функций вознаграждения. LLM обеспечивают не только понимание естественного языка, необходимого для интерпретации описаний желаемого поведения, но и возможность генерации кода, который непосредственно реализует функцию вознаграждения в среде обучения с подкреплением. Этот процесс позволяет LLM преобразовывать текстовые инструкции в исполняемый код, определяющий, какие действия робота поощряются или наказываются, что значительно упрощает процесс обучения сложных двигательных навыков и устраняет необходимость в ручном проектировании функций вознаграждения.

Визуальный языковой модуль (VLM) анализирует видео движения на основе текстового описания, предоставляя диагностическую информацию, которая затем используется большим языковым модулем (LLM) для поиска соответствующих изменений в функции вознаграждения.

Подтверждение и биомеханическая согласованность

Комбинация MoVLR (Model-based Value Learning with Reward shaping) и оптимизации политики демонстрирует существенное улучшение качества движения при использовании модели MS-Human-700. Экспериментальные данные показывают, что применение MoVLR приводит к снижению ошибок и повышению стабильности движений, оцениваемых на основе метрик, отражающих плавность и реалистичность человеческой моторики. Конкретно, MS-Human-700, обученный с использованием MoVLR, демонстрирует более координированные и естественные траектории движений по сравнению с базовыми моделями, что подтверждается количественными показателями, измеряющими отклонение от типичных паттернов человеческого движения.

Обученные функции вознаграждения способствуют биомеханической согласованности движений, что проявляется в их соответствии естественной человеческой моторике. Это достигается за счет оптимизации траекторий и усилий, направленных на воспроизведение паттернов, наблюдаемых в реальных человеческих движениях. Анализ полученных результатов показывает, что система, использующая данные функции вознаграждения, генерирует движения, характеризующиеся более плавными переходами, оптимальным использованием суставов и снижением нефизиологических нагрузок, что подтверждается метриками, оценивающими соответствие кинематических и динамических параметров движения естественным человеческим движениям.

Эксперименты показали, что MoVLR значительно улучшает способность к обобщению, позволяя системе адаптироваться к новым задачам и средам. В ходе испытаний на задачах перемещения, MoVLR демонстрирует более высокие расстояния пройденного пути на различных типах поверхностей, включая ровные участки, склоны и пересеченную местность. Данный результат указывает на повышенную устойчивость и эффективность системы в непредсказуемых условиях, что подтверждает ее способность к успешной адаптации и поддержанию работоспособности в разнообразных сценариях.

В задачах, связанных с локомоцией, MoVLR демонстрирует превосходство над базовыми методами. В задачах манипулирования, при выполнении операций налива бутылок и вращения куба, MoVLR позволяет добиться снижения ошибок в расстоянии и ориентации объекта. Конкретно, наблюдается уменьшение среднеквадратичной ошибки (RMSE) в позиционировании и угловом положении объекта по сравнению с альтернативными подходами, что свидетельствует о повышении точности и стабильности манипуляций.

MoVLR демонстрирует превосходную производительность как в задачах на передвижение (пройденное расстояние за 10 секунд), так и в задачах манипулирования (минимизация ошибок в положении и ориентации объекта) по сравнению с базовыми моделями.

К адаптивным и обобщаемым движениям гуманоидов

Разработанная платформа MoVLR предоставляет инструменты для создания более реалистичных и адаптивных движений у гуманоидных роботов, что было продемонстрировано в ходе анализа походки. Исследователи использовали эту систему для моделирования сложных биомеханических процессов, позволяя роботам не только ходить, но и адаптироваться к различным поверхностям и неожиданным возмущениям. Анализ походки, выполненный с использованием MoVLR, показал значительное улучшение в стабильности и эффективности движений робота по сравнению с традиционными методами управления. Эта технология позволяет создавать движения, которые ближе к естественным для человека, открывая возможности для разработки роботов-помощников, способных взаимодействовать с людьми и окружающей средой более интуитивным и безопасным образом. Ключевым преимуществом MoVLR является его способность учитывать индивидуальные особенности и динамически корректировать движения в режиме реального времени, что делает его перспективным инструментом для создания действительно адаптивных гуманоидных роботов.

Технология, лежащая в основе адаптивных движений гуманоидных роботов, открывает принципиально новые возможности в сфере роботизированной реабилитации. Вместо стандартных, унифицированных программ, становится возможным создание индивидуальных тренировочных планов, учитывающих уникальные особенности и потребности каждого пациента. Роботы, способные обучаться на основе наблюдений и адаптироваться к изменяющимся условиям, могут предлагать упражнения, оптимизированные для восстановления конкретных двигательных функций, обеспечивая более эффективную и мотивирующую терапию. Персонализированный подход, основанный на анализе движений и обратной связи, позволяет не только улучшить физическое восстановление, но и повысить приверженность пациентов к занятиям, что является ключевым фактором успешной реабилитации.

Возможность обучения с подкреплением на основе наблюдений открывает принципиально новые горизонты для автономного обучения роботов в неструктурированных средах. Вместо ручного программирования сложных правил поведения, робот способен самостоятельно определять, какие действия приводят к желаемым результатам, просто наблюдая за окружающей обстановкой и действиями других агентов. Этот подход позволяет роботу адаптироваться к новым, непредсказуемым ситуациям без необходимости предварительного обучения или вмешательства человека. Наблюдая за успешными стратегиями, робот формирует внутреннюю систему вознаграждений, которая стимулирует его к повторению эффективных действий и избежанию ошибок. Такой механизм обучения особенно ценен в динамичных и сложных условиях, где заранее спроектированные алгоритмы могут оказаться неэффективными или даже контрпродуктивными, позволяя роботу действовать гибко и интуитивно, подобно человеку.

Интеграция методов модельно-ориентированного управления, в частности, продвинутого алгоритма MPC2, позволяет существенно повысить надежность и эффективность движений, полученных в результате обучения роботов-гуманоидов. В отличие от чисто поведенческих подходов, использование модели динамики позволяет прогнозировать последствия действий и корректировать траектории в реальном времени, компенсируя внешние возмущения и неточности в сенсорных данных. Такой симбиоз между обучением с подкреплением и точным управлением на основе модели обеспечивает не только более плавные и естественные движения, но и гарантирует устойчивость и безопасность робота в сложных и непредсказуемых условиях. Данный подход открывает новые возможности для создания адаптивных и универсальных робототехнических систем, способных эффективно функционировать в реальном мире.

Сравнение наград, разработанных исключительно большой языковой моделью (синий) и экспертами-людьми (зеленый), с общими компонентами, выделенными оранжевым цветом, показывает схожие принципы формирования вознаграждения в трех различных мускулоскелетных системах.

Исследование, представленное в данной работе, демонстрирует элегантность подхода к обучению с подкреплением, где сложные задачи управления мускулоскелетной системой решаются через автоматическое определение функций вознаграждения с использованием моделей «зрение-язык». Это подчеркивает, что структура определяет поведение системы, а не наоборот. Как однажды заметил Алан Тьюринг: «Можно сказать, что машина думает, если она способна удивлять нас». Подобно этому, MoVLR удивляет своей способностью создавать естественные и эффективные движения роботов, используя лишь визуальную информацию и языковые описания, что демонстрирует глубину взаимосвязи между восприятием, языком и действием.

Что дальше?

Представленная работа, безусловно, демонстрирует потенциал использования моделей «зрение-язык» для автоматического формирования функций вознаграждения в управлении мускулоскелетными системами. Однако, стоит признать, что элегантность решения не всегда гарантирует его устойчивость. Полагаться исключительно на языковые модели для определения «естественности» движения — рискованный шаг. Пространство возможных ошибок огромно, и истинная сложность управления заключается не в имитации, а в адаптации к непредсказуемости реального мира.

Настоящим вызовом видится не столько в создании более сложных моделей, сколько в разработке систем, способных к самодиагностике и коррекции. Если функция вознаграждения оказывается несоответствующей, робот должен уметь распознать это и самостоятельно скорректировать свои действия. В противном случае, мы рискуем создать системы, которые блестяще выполняют задачи в симуляции, но оказываются беспомощными перед лицом малейших отклонений от идеальной модели.

Будущие исследования должны быть направлены на интеграцию представленного подхода с механизмами обучения с подкреплением, учитывающими неопределенность и шум. Простота и ясность в проектировании системы управления — залог ее долговечности. И, возможно, стоит помнить, что лучшая функция вознаграждения — это та, которая позволяет роботу учиться самостоятельно, а не просто следовать заранее заданным инструкциям.

Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2512.23077.pdf

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

Смотрите также:

2025-12-31 16:52