Роботы учатся взаимодействовать: новый подход к долгосрочному обучению

Автор: Денис Аветисян

Исследователи представили LessMimic — систему, позволяющую гуманоидным роботам осваивать сложные навыки взаимодействия с окружающим миром на протяжении длительных периодов времени.

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 разработанной системы LessMimic, политика управления гуманоидным роботом формируется на основе команды траектории, проприоцептивных данных и унифицированного представления взаимодействия, основанного на DF, которое учитывает текущие пространственно-временные отношения робота и объекта; это представление конструируется из данных MoCap или изображений глубины и кодируется в компактный латентный вектор <span class="katex-eq" data-katex-display="false"> z_{t} </span> посредством VAE, после чего политика обучается в два этапа - предварительное обучение навыкам взаимодействия и дискриминационное пост-обучение - и выдаёт команды для полнотелого контроллера. — В рамках разработанной системы LessMimic, политика управления гуманоидным роботом формируется на основе команды траектории, проприоцептивных данных и унифицированного представления взаимодействия, основанного на DF, которое учитывает текущие пространственно-временные отношения робота и объекта; это представление конструируется из данных MoCap или изображений глубины и кодируется в компактный латентный вектор $z_{t}$ посредством VAE, после чего политика обучается в два этапа — предварительное обучение навыкам взаимодействия и дискриминационное пост-обучение — и выдаёт команды для полнотелого контроллера.

LessMimic использует унифицированные поля расстояний для обучения единой политики, обеспечивающей обобщение и надежность в задачах контактного взаимодействия с роботами.

Обучение роботов-гуманоидов сложным манипуляциям в реальном мире требует преодоления ограничений, связанных с зависимостью от конкретных примеров и геометрии объектов. В данной работе, представленной под названием ‘LessMimic: Long-Horizon Humanoid Interaction with Unified Distance Field Representations’, предлагается новый подход, использующий представления в виде дистанционных полей для обеспечения обобщения и долгосрочного планирования взаимодействий. Ключевым результатом является создание единой политики для робота-гуманоида, способной выполнять разнообразные задачи, устойчиво адаптируясь к различным масштабам объектов и последовательностям действий. Не откроет ли это путь к созданию более гибких и автономных роботов, способных надежно функционировать в неструктурированных условиях?

Вызовы воплощенного взаимодействия: пророчество о сбое

Традиционные методы управления роботами зачастую основываются на заранее запрограммированных траекториях движения, что значительно ограничивает их способность адаптироваться к непредсказуемым ситуациям реального мира. Такой подход, хотя и эффективен в строго контролируемых условиях, оказывается непрактичным при взаимодействии со сложными объектами или в динамично меняющейся среде. Роботы, привязанные к жестким алгоритмам, испытывают трудности при столкновении с непредвиденными препятствиями или отклонениями от запланированного пути, что снижает их надежность и универсальность. В результате, способность эффективно функционировать в неструктурированных условиях, где требуется гибкость и немедленная реакция на изменяющиеся обстоятельства, остается серьезной проблемой для современной робототехники.

Для обеспечения надежного взаимодействия с окружающим миром роботам необходимо не просто распознавать объекты, но и понимать их геометрию, а также поддерживать непрерывный физический контакт. Это означает, что робот должен уметь адаптироваться к изменениям в форме и положении объекта, а также к внешним силам, воздействующим на него. Исследования показывают, что простые алгоритмы, основанные на предварительно заданных траекториях, оказываются неэффективными в ситуациях, когда требуется тонкая моторика и способность к адаптации. Вместо этого, современные разработки направлены на создание систем, способных воспринимать тактильные ощущения и использовать эту информацию для корректировки движений в реальном времени, обеспечивая устойчивое взаимодействие даже в сложных и непредсказуемых условиях. Такой подход позволяет роботам не только манипулировать объектами, но и выполнять деликатные задачи, требующие точности и чувствительности.

Современные методы обучения роботов взаимодействию часто сталкиваются с проблемой обобщения приобретенных навыков на новые объекты или среды. Существующие алгоритмы, как правило, хорошо справляются с задачами в строго определенных условиях, но их эффективность резко падает при незначительных изменениях в геометрии объекта или окружающей обстановке. Это требует разработки более гибких подходов, основанных, например, на использовании обучения с подкреплением или адаптивных стратегий контроля, позволяющих роботу самостоятельно осваивать новые навыки, не требуя предварительного программирования для каждого конкретного случая. Успешное преодоление этой проблемы является ключевым шагом на пути к созданию действительно автономных роботов, способных эффективно функционировать в неструктурированных и динамично меняющихся условиях реального мира.

Преодоление сложностей, связанных с взаимодействием в реальных условиях, является ключевым фактором для внедрения роботов в повседневную жизнь. Способность к адаптации и поддержанию контакта с объектами в неструктурированной среде открывает возможности для выполнения широкого спектра полезных задач — от помощи по дому и в здравоохранении до работы в опасных условиях и освоении новых территорий. Успешное решение этих проблем позволит роботам не просто следовать заранее запрограммированным алгоритмам, а действовать автономно и эффективно в динамично меняющемся окружении, значительно расширяя сферу их применения и потенциальную пользу для общества. Без этого, роботы останутся ограниченными в своей функциональности и не смогут в полной мере реализовать свой потенциал в качестве помощников и партнеров человека.

Единая политика LessMimic успешно выполняет последовательность разнородных навыков взаимодействия в реальном мире - отодвигает шкаф к цели, затем поднимает и переносит коробку по заданной траектории (указанной желтой стрелкой) - демонстрируя способность неявно переключаться между различными режимами взаимодействия, используя унифицированное <span class="katex-eq" data-katex-display="false">DF</span>-представление. — Единая политика LessMimic успешно выполняет последовательность разнородных навыков взаимодействия в реальном мире — отодвигает шкаф к цели, затем поднимает и переносит коробку по заданной траектории (указанной желтой стрелкой) — демонстрируя способность неявно переключаться между различными режимами взаимодействия, используя унифицированное $DF$ -представление.

LessMimic: Отказ от шаблонов взаимодействия

LessMimic представляет собой новую структуру для взаимодействия гуманоидного робота с окружающей средой, не требующую предварительно записанных демонстраций или шаблонов поведения. В отличие от традиционных подходов, где робот обучается, имитируя действия человека, LessMimic способен к самостоятельному обучению и адаптации к новым ситуациям. Это достигается за счет использования представлений о пространстве и способности к генерации действий на основе текущих визуальных данных и оценки расстояний до объектов, что позволяет роботу взаимодействовать с окружением без необходимости в заранее подготовленных примерах. Отсутствие зависимости от демонстраций значительно расширяет возможности применения LessMimic в различных, непредсказуемых сценариях.

В основе LessMimic лежит представление окружения робота в виде поля расстояний (Distance Field, DF). DF — это трехмерный массив, где каждое значение представляет собой расстояние от данной точки пространства до ближайшей поверхности объекта в окружении. Использование DF позволяет эффективно кодировать геометрическую информацию об окружающей среде, включая положение препятствий и доступные области для перемещения робота. Это представление позволяет системе быстро вычислять столкновения и планировать траектории движения, не требуя сложных вычислений или точного моделирования объектов. В LessMimic, DF используется как входные данные для дальнейшей обработки нейронной сетью, обеспечивая информацию о пространственных отношениях между роботом и его окружением.

Инициализация системы LessMimic осуществляется посредством обучения с учителем (Behavior Cloning), что позволяет быстро создать начальную политику поведения. В рамках этого процесса, робот обучается, имитируя действия «учителя» — предварительно обученной политики, демонстрирующей желаемое поведение. Этот этап необходим для «разогрева» системы и обеспечения стабильного старта перед переходом к самостоятельному обучению методом исследования, что повышает эффективность и скорость освоения новых задач взаимодействия с окружающей средой.

Архитектура LessMimic, основанная на Transformer, обеспечивает эффективную обработку визуальных наблюдений и генерацию соответствующих действий за счет использования механизма внимания (attention). Данная архитектура позволяет модели устанавливать зависимости между различными частями входных данных, такими как изображения и текущее состояние робота, для определения наиболее релевантных признаков. Transformer-модель принимает последовательность визуальных наблюдений в качестве входных данных и преобразует их в последовательность действий, управляющих движениями робота. Использование Transformer обеспечивает возможность параллельной обработки данных, что значительно повышает скорость работы системы и позволяет ей эффективно функционировать в реальном времени.

LessMimic обучается посредством многоэтапного конвейера, включающего кодирование наблюдений об объектах в латентное пространство взаимодействий, предварительное обучение базовой политики имитации движений человека, дискриминативное пост-обучение с использованием регуляризации в геометрической области и, наконец, дистилляцию визуально-моторных навыков для обеспечения переносимости в реальный мир.

Подтверждение надежности и обобщения

LessMimic демонстрирует способность к комплексному составлению навыков, плавно объединяя несколько примитивов взаимодействия. В ходе экспериментов, система достигла 62.1% успешности траектории при выполнении последовательности из пяти задач. Это свидетельствует о возможности LessMimic эффективно координировать различные действия для достижения более сложных целей, выходя за рамки выполнения отдельных, изолированных команд.

Для повышения достоверности взаимодействий в геометрической области, в рамках системы внедрена техника Adversarial Interaction Prior (AIP). AIP представляет собой метод, использующий состязательное обучение для улучшения оценки правдоподобия действий робота. В процессе обучения, AIP заставляет политику генерировать взаимодействия, которые сложно отличить от реальных данных, тем самым снижая вероятность выполнения нереалистичных или неустойчивых движений. Это достигается путем обучения дискриминатора, который пытается отличить взаимодействия, сгенерированные политикой, от реальных траекторий, и использования обратной связи от дискриминатора для корректировки политики. В результате, AIP позволяет получить более надежные и реалистичные траектории взаимодействия робота с окружением.

Процесс визуально-моторной дистилляции используется для усовершенствования обученной политики путем переноса знаний в модель, основанную на визуальном восприятии. Этот метод позволяет повысить эффективность работы системы, поскольку полученная модель напрямую использует визуальную информацию для управления, минуя промежуточные этапы обработки. В результате, система способна выполнять задачи быстрее и с меньшими вычислительными затратами, сохраняя при этом высокую точность и надежность. Дистилляция знаний позволяет создать более компактную и эффективную модель, пригодную для развертывания на ресурсоограниченных платформах.

Исследования показали, что разработанный фреймворк демонстрирует стабильную работоспособность в течение 40 последовательных задач, в то время как его упрощенные версии теряют функциональность и приходят к нулевому результату, что подтверждает его устойчивость. Успешность выполнения задачи «Поднять предмет» стабильно находится в диапазоне 80-100% при изменении масштаба объекта от 0.4×0.4x до 1.6×1.6x, а задача «Встать/Сесть» также выполняется с аналогичной высокой точностью. Данные показатели превосходят результаты, полученные с использованием стандартных методов, как основанных на опорных точках, так и не использующих их, которые демонстрируют существенное снижение эффективности.

Обученная политика LessMimic успешно обобщается на реальные объекты, такие как коробки и футбольные мячи, а также демонстрирует стабильное выполнение задачи «Сидеть-Вставать» на стульях разной высоты $12\,\mathrm{cm}$ и $46\,\mathrm{cm}$ , что подтверждает ее способность к обобщению за пределы тренировочного набора данных.

К адаптивным и разумным роботам: пророчество о будущем

В рамках разработки LessMimic, исследователи отошли от традиционной практики программирования роботов по заранее заданным траекториям. Такой подход позволяет машинам проявлять истинную адаптивность, реагируя на изменяющиеся условия и непредсказуемые ситуации в реальном времени. Вместо жесткого следования скрипту, LessMimic позволяет роботу самостоятельно находить оптимальные решения, основываясь на текущих данных об окружающей среде и выполняемой задаче. Это открывает возможности для создания роботов, способных эффективно работать в динамичных и неструктурированных условиях, где заранее спланированные действия становятся невозможными или неэффективными, что существенно расширяет спектр потенциальных применений роботизированных систем.

Отсутствие зависимости от заранее заданных опорных точек открывает принципиально новые возможности для роботов в освоении ранее недоступных сред. Традиционно, роботы нуждаются в точных картах или внешних сенсорах для навигации и выполнения задач, что ограничивает их применение в динамичных или неизвестных локациях. Данный подход позволяет роботу самостоятельно адаптироваться к окружению, изучать его геометрию и свойства в процессе взаимодействия, не полагаясь на предварительную информацию. Это особенно важно для работы в сложных и неструктурированных условиях, таких как завалы, подводные пространства или даже другие планеты, где создание и поддержание точных карт может быть затруднительным или невозможным. Благодаря этому, роботы получают возможность действовать автономно и эффективно в ситуациях, где традиционные методы оказываются неэффективными.

Особую ценность данный подход представляет для задач, требующих тесного и продолжительного взаимодействия с окружающей средой, например, при сборке или манипулировании объектами. В отличие от традиционных методов, основанных на заранее заданных траекториях, LessMimic позволяет роботам адаптироваться к непредвиденным изменениям и неровностям поверхности, обеспечивая более надежное и точное выполнение операций. Это особенно важно в производственных процессах, где даже незначительные отклонения могут привести к дефектам или поломкам. Способность робота «чувствовать» контакт и корректировать свои действия в реальном времени открывает новые возможности для автоматизации сложных и деликатных задач, требующих высокой степени аккуратности и гибкости.

Дальнейшие исследования направлены на расширение возможностей разработанного фреймворка для решения более сложных задач, требующих от роботов не только адаптации к изменяющимся условиям, но и активного планирования действий. Планируется интеграция LessMimic с передовыми алгоритмами восприятия, позволяющими роботам более эффективно анализировать окружающую среду и предвидеть потенциальные препятствия. Такой симбиоз между адаптивным контролем и интеллектуальным планированием позволит создавать роботов, способных автономно выполнять широкий спектр задач в динамически меняющихся условиях, от сборки сложных механизмов до манипулирования объектами в труднодоступных местах. Особое внимание будет уделено разработке алгоритмов, позволяющих роботу самостоятельно определять оптимальную стратегию действий, учитывая как текущее состояние окружающей среды, так и долгосрочные цели.

После возмущения гуманоидный робот успешно восстанавливает процесс захвата объекта, адаптируясь к новому положению.

Исследование, представленное в данной работе, демонстрирует, что создание устойчивых систем взаимодействия требует взгляда на них как на развивающиеся организмы, а не на статичные конструкции. Подход LessMimic, использующий поля расстояний для обучения человекоподобных роботов, подчеркивает важность способности системы адаптироваться и прощать ошибки. Как однажды заметил Дональд Кнут: «Прежде чем оптимизировать код, убедитесь, что вы не оптимизируете неправильную программу». Эта мудрость перекликается с идеей о том, что даже самая совершенная архитектура не гарантирует успеха, если сама задача или представление о ней изначально ошибочны. Устойчивость системы, как показывает LessMimic, рождается не в изоляции компонентов, а в способности к обобщению и адаптации к непредсказуемым ситуациям, что позволяет ей успешно выполнять задачи в долгосрочной перспективе.

Куда Ведет Эта Дорога?

Представленная работа, несомненно, демонстрирует изящество использования полей расстояний для обучения человекоподобных роботов. Однако, стоит помнить: любая система, стремящаяся к универсальности, неизбежно создает пространство для новых, непредсказуемых отказов. Чем шире спектр задач, тем тоньше грань между адаптацией и хаосом. Успех в обучении долгосрочным навыкам — это не победа над сложностью, а лишь отсрочка неизбежного столкновения с ней.

Попытки создать «идеального» робота, способного к бесконечной адаптации, обречены на провал. В идеальном решении не остаётся места для человеческого вмешательства, для внезапных, творческих решений, возникающих из непредсказуемости реального мира. Следующим шагом видится не стремление к полному автоматическому решению, а разработка инструментов, позволяющих человеку и роботу совместно адаптироваться к непредвиденным обстоятельствам — не как к ошибкам, а как к импульсам для эволюции системы.

Необходимо признать, что сама концепция «успешного» взаимодействия с роботом нуждается в переосмыслении. Система, которая никогда не ломается, мертва. Истинный прогресс заключается не в предотвращении сбоев, а в разработке механизмов для их быстрого и элегантного преодоления — в создании экосистемы, способной к самовосстановлению и непрерывному обучению, даже на ошибках.

Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2602.21723.pdf

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

Смотрите также:

2026-02-26 10:37