Оживляя взаимодействие: Новая модель для обучения роботов взаимодействию с объектами

Автор: Денис Аветисян

Исследователи предлагают инновационный подход к обучению гуманоидных роботов взаимодействию с окружающим миром, используя возможности генерации видео и моделирование поведения.

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"

Исходя из изображения и текста инструкции, система преобразует воображаемые взаимодействия в физическую реальность посредством синтеза видео, извлечения траекторий 4D ключевых точек и последующего развертывания политики в системе захвата движения.

Представлен фреймворк Imagine2Real, позволяющий добиться взаимодействия робота с объектами без предварительного обучения, за счет использования 4D-траекторий и модели фундамента поведения.

Недостаток высококачественных 3D-данных является серьезным препятствием для развития взаимодействия человека и объектов в робототехнике. В данной работе, ‘Imagine2Real: Towards Zero-shot Humanoid-Object Interaction via Video Generative Priors’, предложен фреймворк, позволяющий реализовать взаимодействие гуманоидного робота с объектами без предварительного обучения, используя видео-генеративные априорные знания и отслеживание ключевых точек в пространстве. Ключевым нововведением является представление движений робота и объекта в виде унифицированных 4D-траекторий, что позволяет обойти проблемы выравнивания представлений и сложного переназначения движений. Сможет ли предложенный подход открыть новые горизонты для создания более гибких и адаптивных робототехнических систем, способных к эффективному взаимодействию с окружающим миром?

За гранью статики: Введение в адаптивное взаимодействие

Обеспечение плавного взаимодействия гуманоидных роботов с окружающими предметами представляет собой сложную задачу в области робототехники, требующую от машин не только точного контроля движений, но и способности адаптироваться к разнообразным формам, размерам и свойствам объектов. Сложность заключается в том, что человеческое взаимодействие с предметами интуитивно и гибко, в то время как роботам необходимы сложные алгоритмы и сенсорные системы для воспроизведения подобного поведения. Для успешного выполнения задач, таких как захват хрупких предметов или сборка сложных механизмов, роботы должны уметь оценивать тактильные ощущения, регулировать силу захвата и координировать движения обеих рук, демонстрируя уровень адаптивности, сопоставимый с человеческим.

Перенос движений из двухмерного видео на трёхмерного робота представляет собой сложную задачу, обусловленную проблемами ретаргетинга и несоответствием представлений данных. Традиционные методы часто сталкиваются с трудностями при адаптации человеческих движений к анатомии и кинематике робота, что приводит к неестественным или неэффективным движениям. Несоответствие представлений возникает из-за разницы в способах кодирования информации о движении в видео (визуальные данные) и в управлении роботом (параметры суставов и траектории). Это несоответствие требует сложных преобразований и компенсаций, которые затрудняют создание реалистичных и надежных систем управления роботами, способными эффективно взаимодействовать с окружающим миром.

Существующие методы обучения роботов взаимодействию с объектами зачастую требуют сбора огромных объемов данных для каждого нового сценария, что делает их непрактичными и дорогостоящими. Такой подход, основанный на исчерпывающем сборе информации, не позволяет роботам эффективно адаптироваться к незнакомым ситуациям и обобщать полученные навыки. В результате, даже небольшое изменение в окружающей среде или форме объекта может привести к сбою в работе, существенно ограничивая возможности применения роботов в реальных условиях. Отсутствие способности к обобщению знаний препятствует широкому внедрению робототехнических систем в динамичных и непредсказуемых средах, где требуется гибкость и автономность.

Симуляция демонстрирует естественную координацию движений всего тела при выполнении различных задач, таких как переноска и толкание объектов, а также устойчивое передвижение благодаря надежному трекеру ключевых точек.

Imagine2Real: Генерация реальности для разумных роботов

Фреймворк Imagine2Real решает проблему реалистичного моделирования взаимодействия робота с окружающей средой за счет использования “Видео Генеративных Приоров”. Данный подход подразумевает обучение генеративных моделей на больших объемах видеоданных, содержащих сцены взаимодействия. Эти модели позволяют создавать правдоподобные симуляции, учитывающие динамику движения и физические свойства объектов, что позволяет роботу эффективно планировать и выполнять действия в реальном мире, даже в ситуациях, не встречавшихся в процессе обучения. Использование таких приоров значительно повышает реалистичность симуляций по сравнению с традиционными подходами, основанными на ручном моделировании физических параметров.

В основе системы представлен подход, использующий четырехмерные траектории точек (4D Point Trajectories) для унифицированного представления движения как робота, так и взаимодействующих с ним объектов. Каждая траектория описывает положение точки в трехмерном пространстве во времени, что позволяет объединить данные о движении робота и объекта в единую систему координат. Это упрощает задачи отслеживания (tracking) и управления (control), поскольку позволяет анализировать относительное движение объектов и предсказывать их дальнейшее поведение без необходимости использования отдельных систем координат для робота и объекта. Использование 4D траекторий обеспечивает более точное и эффективное моделирование взаимодействия, чем традиционные методы, основанные на раздельном отслеживании и анализе движения.

В рамках подхода Imagine2Real, возможность выполнения задач Human-Object Interaction (HOI) в режиме «zero-shot» достигается за счет комбинирования генеративных моделей и точного отслеживания объектов и робота. Данная система продемонстрировала успешное выполнение задач переноса и толкания ящиков без использования предварительно собранных примеров или тонкой настройки для конкретных сценариев. Это стало возможным благодаря способности генеративной модели синтезировать реалистичные траектории взаимодействия, а точное отслеживание — обеспечивать соответствие между симулированными и реальными данными, позволяя роботу адаптироваться к новым ситуациям без дополнительного обучения.

Для проведения реальных испытаний и подтверждения функциональности разработанной системы «Imagine2Real» в качестве аппаратной платформы был выбран робот Unitree G1. Данный робот обеспечивает необходимую мобильность и манипулятивные возможности для демонстрации взаимодействия с объектами в реальном времени. Использование Unitree G1 позволило проверить эффективность алгоритмов генерации траекторий и управления в условиях реального мира, подтвердив возможность выполнения задач переноски и толкания объектов без предварительного обучения на конкретных примерах.

Предложенная схема Imagine2Real обеспечивает развертывание в реальном мире посредством синтеза видео взаимодействия и отслеживания 3D-траекторий ключевых точек, а обучение политики включает трехэтапную прогрессивную стратегию, начиная с обучения базовой модели движения, затем обучения трекера ключевых точек и, наконец, обучения адаптера взаимодействия для точного манипулирования объектами.

Ключевые точки и фундамент моделей: Основа точного отслеживания

Отслеживание ключевых точек (Keypoints Tracker) сосредоточено на критически важных точках взаимодействия — базе робота и манипуляторами. Для снижения вычислительной нагрузки используется подход, основанный на “разреженных” ключевых точках (Sparse Keypoints). Вместо отслеживания всех точек поверхности робота, система концентрируется на небольшом, но достаточном наборе точек, определяющих его положение и ориентацию, а также положение и ориентацию манипуляторов. Это позволяет значительно уменьшить объем вычислений, сохраняя при этом необходимую точность для управления роботом и координации его действий. Использование разреженных ключевых точек является ключевым фактором эффективности и масштабируемости системы отслеживания.

Отслеживание ключевых точек в системе усилено использованием «Поведенческой Фундаментальной Модели» (BFM), обученной на масштабных данных о движении. BFM использует данные о проприоцептивном движении — информацию о положении и движении частей тела робота — для повышения точности и реалистичности отслеживания. Обучение на больших объемах данных позволяет модели предсказывать естественные траектории движения, что критически важно для координации сложных манипуляций и обеспечения плавности действий робота. Использование проприоцептивных данных позволяет BFM адаптироваться к различным состояниям робота и внешним воздействиям, обеспечивая надежное отслеживание даже в сложных ситуациях.

При использовании трекера на основе Behavior Foundation Model (BFM) наблюдается снижение метрики $𝐄mpjae$ по сравнению с базовыми методами Direct Tracking и DAgger. $𝐄mpjae$ — это метрика, отражающая отклонение траектории движения от естественной, и ее уменьшение свидетельствует о более реалистичных и плавных движениях робота. Результаты экспериментов демонстрируют, что BFM-трекер способен генерировать траектории, более близкие к тем, которые выполнил бы человек, что особенно важно для задач, требующих взаимодействия с окружающей средой и людьми.

Использование трекера на основе Behavior Foundation Model (BFM) демонстрирует снижение значений как $\text{𝐀rate}$ , так и $\text{𝐀smooth}$ . $\text{𝐀rate}$ характеризует скорость изменения действий, а $\text{𝐀smooth}$ — их плавность. Снижение обоих показателей указывает на то, что движения робота, управляемого данным трекером, становятся более координированными и менее резкими, что приводит к более естественному и плавному выполнению задач по сравнению с альтернативными подходами, такими как Direct tracking и DAgger.

Для повышения точности манипуляций с объектами и координации управления всем телом робота используется модуль “Адаптер Взаимодействия”. Данный модуль осуществляет дополнительную обработку выходных данных трекера ключевых точек, корректируя их для обеспечения плавных и точных движений. Это позволяет роботу более эффективно взаимодействовать с окружающей средой и выполнять сложные задачи, требующие скоординированной работы всего тела. Адаптер обеспечивает согласованность между движением рук и базой робота, что критически важно для успешного захвата и перемещения объектов, а также для поддержания устойчивости во время выполнения действий.

Система использует SpaTrackerV2 для высокоточного отслеживания 4D-траекторий точек, что значительно повышает общую производительность. SpaTrackerV2 обеспечивает надежное определение и отслеживание ключевых точек во времени и пространстве, что критически важно для координации движений робота и взаимодействия с окружающей средой. Алгоритм позволяет получать данные о положении и ориентации точек с высокой частотой и точностью, что необходимо для реализации сложных манипуляций и поддержания стабильного управления роботом. Повышенная точность отслеживания траекторий напрямую влияет на качество выполнения задач, снижая погрешности и обеспечивая более плавные и естественные движения.

Робот успешно выполняет разнообразные физические задачи в реальных условиях, включая подъем различных объектов и выполнение сложных взаимодействий, таких как имитация удара по опоре, стилизованной под «Железного человека».

Влияние на будущее робототехники: За пределами заученных движений

Разработка Imagine2Real представляет собой существенный прорыв в решении задач, связанных с взаимодействием человека и объектов (HOI), открывая путь к созданию более универсальных и адаптируемых роботов. В отличие от традиционных подходов, требующих огромных объемов размеченных данных для каждой новой задачи, данная система позволяет роботам понимать и выполнять действия, основанные на общих принципах взаимодействия, а не на заучивании конкретных сценариев. Это достигается за счет использования генеративных моделей, которые позволяют роботу предсказывать наиболее вероятные действия и адаптироваться к изменяющимся условиям окружающей среды. В результате, Imagine2Real демонстрирует возможность создания роботов, способных эффективно действовать в новых и непредсказуемых ситуациях, не требуя длительного и дорогостоящего процесса обучения для каждого конкретного случая.

Представленная система Imagine2Real значительно снижает зависимость робототехники от трудоемкого сбора обширных наборов данных. Традиционно, обучение роботов выполнению сложных задач требовало создания огромных баз данных, специфичных для каждой среды и каждого объекта. Данный подход, напротив, позволяет отделить управление роботом от конкретных данных, используя генеративные априорные знания. Это открывает возможность быстрого развертывания роботов в новых, ранее неизвестных условиях, поскольку система способна адаптироваться и выполнять задачи без необходимости переобучения на каждом новом окружении. Такая гибкость особенно важна для применения роботов в динамичных и непредсказуемых средах, где сбор и обработка данных в реальном времени затруднены или невозможны.

В основе эффективного решения сложных задач манипулирования, представленного в данной работе, лежит сочетание генеративных априорных моделей и отслеживания ключевых точек. Генеративные модели позволяют роботу предсказывать вероятные траектории движения объектов и формировать реалистичные представления о взаимодействии с ними, даже при неполной информации. В свою очередь, отслеживание ключевых точек — например, углов, краев или особых признаков объекта — обеспечивает точное позиционирование и контроль над манипулятором. Такое сочетание позволяет роботу не только адаптироваться к различным формам и размерам объектов, но и эффективно справляться с неопределенностью и помехами, что значительно повышает надежность и скорость выполнения задач манипулирования в реальных условиях. Использование данного подхода позволяет существенно снизить вычислительную нагрузку и потребность в большом объеме обучающих данных, что делает его перспективным для широкого спектра роботизированных приложений.

Разработка Imagine2Real создает принципиально новые возможности для создания роботов, способных эффективно взаимодействовать с людьми и объектами в постоянно меняющихся условиях. Вместо жесткой привязки к конкретным данным, система позволяет роботу адаптироваться к непредсказуемым ситуациям, используя генеративные модели для предсказания возможных взаимодействий. Это открывает перспективу создания роботов-помощников, способных не просто выполнять запрограммированные действия, а понимать контекст, предвидеть потребности и реагировать на изменения в окружающей среде, что крайне важно для работы в реальном мире, где предсказуемость ограничена. В результате, такие роботы смогут безопасно и эффективно работать рядом с людьми, выполняя сложные задачи в динамичных и неструктурированных условиях, от домашнего хозяйства до производственных процессов.

Представленная работа, «Imagine2Real», демонстрирует стремление к созданию систем, способных к адаптации и взаимодействию в динамичной среде. Использование видео генерации и модели Behavior Foundation позволяет преодолеть разрыв между виртуальным и реальным мирами, обеспечивая устойчивость при взаимодействии человека и объектов. Этот подход подчеркивает важность не мгновенного результата, а способности системы к постепенной эволюции и обучению. Как заметил Винтон Серф: «Интернет — это не просто технология, это способ организации информации». В данном исследовании, подобно интернету, акцент делается на создании гибкой и адаптивной системы, способной к долгосрочному функционированию и взаимодействию, а не на достижении немедленной, но хрупкой эффективности.

Что дальше?

Представленная работа, стремясь к преодолению разрыва между симуляцией и реальностью в области взаимодействия гуманоидов с объектами, неизбежно обнажает более глубокую проблему: не столько несоответствие представлений, сколько саму природу времени и его влияние на системы. Каждый «баг», возникающий при переносе модели из виртуального пространства, — это момент истины на временной кривой, отражение энтропии, неизбежно поражающей любую сложную систему. Попытка «обмануть» время посредством генерации видео — лишь временная отсрочка, а не истинное решение.

Технический долг, аккумулируемый в виде упрощенных моделей и приближений, — это закладка прошлого, которую приходится оплачивать настоящим. Успех подобных систем будет измеряться не столько их способностью к «нулевому обучению», сколько способностью к адаптации и самовосстановлению. Следующим этапом представляется не создание все более совершенных «фундаментальных моделей поведения», а разработка систем, способных осознанно управлять своим собственным старением и деградацией.

В конечном счете, задача заключается не в создании «идеального» гуманоида, способного к взаимодействию с любым объектом, а в понимании, что любая система, даже самая совершенная, обречена на изменение. И вопрос не в том, как избежать этой участи, а в том, как сделать это достойно.

Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2605.22272.pdf

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

Смотрите также:

2026-05-23 13:11