Роботы-гуманоиды: новый уровень контроля движений

Автор: Денис Аветисян

Исследователи разработали компактный контроллер, позволяющий роботам-гуманоидам выполнять сложные задачи, сочетающие перемещение и манипулирование объектами.

Разработанный алгоритм HANDOFF представляет собой управляющую систему для всего тела, полученную путем дистилляции знаний от нескольких экспертов и принимающую компактную, явную 10-мерную команду, ориентированную на планирование, что продемонстрировано в контексте агента, управляемого большой языковой моделью (VLM), которому не требуется обширный сбор демонстраций или тонкая настройка модели.

Представлен HANDOFF — контроллер, основанный на дистилляции экспертных сетей и модульном планировании, обеспечивающий эффективное управление всем телом робота в пространстве задач.

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"

Эффективное управление сложными задачами для человекоподобных роботов требует согласования семантических целей с низкоуровневым управлением всем телом. В настоящей работе, представленной под названием ‘HANDOFF: Humanoid Agentic Task-Space Whole-Body Control via Distilled Complementary Teachers’, предлагается компактный контроллер, использующий подход, основанный на дистилляции смеси экспертов, для обеспечения гибкого и эффективного управления локомоцией и манипуляциями. HANDOFF позволяет достичь одного из самых больших рабочих пространств для надежных манипуляций, демонстрируя успешную аппаратную реализацию и управляемость на платформе Unitree G1. Возможно ли создание полностью автономных человекоподобных агентов, способных к решению широкого спектра задач в реальном мире, используя подобные подходы к управлению?

Преодолевая Границы Традиционного Управления

Традиционные методы управления гуманоидными роботами часто основываются на точном задании углов в каждом суставе — подходе, требующем значительных вычислительных ресурсов и отличающемся хрупкостью. Каждое движение требует детальной проработки и точного расчета положения каждого звена, что становится особенно сложным в динамически меняющейся среде. Даже незначительные отклонения от запланированной траектории, вызванные внешними факторами или неточностями моделирования, могут привести к потере равновесия или сбою в выполнении задачи. Такой подход, несмотря на свою кажущуюся простоту, ограничивает возможности робота адаптироваться к неожиданным ситуациям и выполнять сложные манипуляции, требующие гибкости и быстроты реакции.

Традиционный подход к управлению человекоподобными роботами, основанный на точной установке углов в суставах, демонстрирует существенные ограничения в динамически меняющихся условиях и при выполнении сложных задач. Этот «кинематический эталон», требующий постоянного вычисления и корректировки положения каждого сустава, оказывается хрупким и неспособным адаптироваться к неожиданным препятствиям или изменениям в окружающей среде. Небольшие отклонения от запланированной траектории или внешние возмущения могут приводить к потере равновесия или неспособности выполнить поставленную задачу. В результате, робот оказывается неэффективным в реальных, непредсказуемых ситуациях, что существенно ограничивает его практическое применение и требует разработки более гибких и устойчивых методов управления.

Для достижения естественной и надежной локомоции роботов необходим отказ от традиционного подхода, основанного на точном указании углов в суставах. Вместо этого, современные исследования направлены на определение чего робот должен достичь — желаемой скорости, направления движения, или преодоление определенной местности — нежели как это сделать. Такой переход к спецификации целей, а не конкретных действий, позволяет роботу самостоятельно адаптироваться к изменяющимся условиям окружающей среды и неровностям поверхности. Это значительно повышает устойчивость и надежность передвижения, позволяя роботу функционировать в более сложных и непредсказуемых ситуациях, приближая его поведение к естественным движениям живых существ.

Агентский планировщик успешно управляет одним и тем же 10-мерным контроллером для выполнения разнообразных задач локомоции и манипуляции (захват и перемещение, приседание с захватом, двуручный захват и передача, двустороннее перемещение и продолжение после падения) как на роботе Unitree G1, так и в симуляции, без необходимости изменения контроллера, сбора данных или дообучения модели.

HANDOFF: Компактный Интерфейс для Управления Всем Телом

Контроллер HANDOFF представляет собой 10-мерный ‘Интерфейс планировщика’, который напрямую задает скорость движения базы робота и целевые координаты манипулятора. Это позволяет упростить ввод команд, поскольку планировщик может оперировать непосредственно в пространстве задач, определяя желаемую скорость и положение, без необходимости ручного задания траекторий отдельных суставов. Интерфейс состоит из трех компонентов, определяющих линейную и угловую скорость базы, а также координат (x, y, z) и ориентации целевой точки манипулятора. Такой подход обеспечивает более интуитивное и эффективное управление роботом, сокращая время, необходимое для формирования и реализации сложных движений.

Использование координатного пространства задач (task space) в контроллере HANDOFF позволяет отделить процесс планирования движения от низкоуровневого управления суставами. Такое разделение упрощает задачу управления, поскольку планировщик оперирует желаемыми положениями и скоростями в пространстве, а не непосредственно углами суставов. Это позволяет избежать необходимости решать кинематические уравнения в процессе планирования, снижая вычислительную сложность и обеспечивая большую гибкость в формировании траекторий. В результате, HANDOFF позволяет сосредоточиться на высокоуровневых целях движения, делегируя реализацию конкретных движений суставов низкоуровневым алгоритмам управления.

Метод «Дифференциальной Обратной Кинематики» (Differential IK) используется для преобразования высокоуровневых команд, задающих желаемые положения и скорости конечного эффектора, в управляющие траектории для суставов робота. В отличие от традиционных методов обратной кинематики, требующих решения нелинейных уравнений, Differential IK вычисляет небольшие поправки к существующим углам суставов, обеспечивая более быстрое и вычислительно эффективное решение. Это достигается путем линеаризации кинематической модели робота вокруг текущей конфигурации и решения системы линейных уравнений для определения необходимых изменений в углах суставов, что особенно эффективно для отслеживания динамических траекторий и адаптации к изменениям в окружающей среде.

Автономный агент функционирует благодаря конвейеру, преобразующему лингвистические инструкции в последовательность действий, включающую планирование задач, визуальное восприятие, отслеживание траектории и управление 29 степенями свободы с частотой 500 Гц, обеспечивая точное и скоординированное движение.

Обучение на Нескольких Экспертах: Путь к Устойчивости

Для обеспечения надежной работы HANDOFF контроллера требуется обучение в нескольких ключевых областях: локомоции, восстановлении после падений и отслеживании движения всего тела. Эффективное управление HANDOFF предполагает координацию движений робота, поддержание равновесия и способность к восстановлению после возмущений или падений. Локомоция обеспечивает эффективное перемещение робота в пространстве, а отслеживание движения всего тела позволяет контролировать его позу и ориентацию. Обучение в этих областях критически важно для создания контроллера, способного надежно функционировать в различных условиях и сценариях, включая неожиданные возмущения и сложные траектории.

Для обучения устойчивого контроллера HANDOFF используется подход «Смесь экспертов», предполагающий применение нескольких специализированных «учителей»: «Учитель локомоции», «Учитель восстановления после падений» и «Учитель отслеживания движения всего тела» (WBC). Каждый из этих учителей отвечает за передачу специфических навыков и знаний контроллеру. «Учитель локомоции» фокусируется на эффективном и стабильном передвижении, «Учитель восстановления после падений» — на быстром и безопасном возвращении в устойчивое положение после возмущения, а «Учитель отслеживания движения всего тела» — на поддержании заданной позы и траектории движения. Использование отдельных экспертов позволяет добиться более высокой эффективности обучения в каждой из этих областей, чем при использовании единого, универсального контроллера.

Метод контекстной дистилляции позволяет объединить знания, полученные от различных специализированных «учителей» (например, учителя локомоции, восстановления после падений и отслеживания всего тела), в единый, развертываемый контроллер. Этот процесс включает в себя взвешенное усреднение выходных данных каждого учителя на основе текущего контекста — то есть, текущего состояния системы и окружающей среды. Веса, определяющие вклад каждого учителя, рассчитываются динамически, позволяя контроллеру адаптироваться к различным ситуациям и использовать наиболее подходящую экспертизу. В результате, итоговый контроллер обладает обобщенными навыками и повышенной надежностью, сохраняя при этом эффективность и скорость работы.

Система обучения включает в себя трёх независимых преподавателей: отслеживание движения [29-DoF] с использованием фильтрации CoP, передвижение [15-DoF] с использованием возмущений рук и восстановление после падения [29-DoF], объединенных в студенческой модели MoE, которая сопоставляет 10-мерную команду и 11-кадровую историю проприоцепции с 29-DoF действиями, направляемыми контекстными KL-дивергенциями для смешивания учителей и балансировкой нагрузки.

Обеспечение Безопасного и Стабильного Обучения

Данные, используемые для обучения систем управления в симуляции, часто содержат кадры, которые физически невозможны для реализации в реальном мире. Это связано с упрощениями в моделях симуляции и неточностями в расчетах. Наличие динамически нереализуемых кадров приводит к тому, что система управления пытается выполнить недостижимые действия, что вызывает нестабильность и может привести к ошибкам в процессе обучения и, как следствие, к небезопасной работе робота в реальных условиях. Проблема усугубляется при обучении сложным задачам, где даже небольшие отклонения в симуляции могут накапливаться и приводить к значительным ошибкам.

Фильтрация центра давления (CoP Filtering) корректирует ошибки в данных симуляции, возникающие из-за динамически нереализуемых кадров. Алгоритм осуществляет корректировку положения центра давления (CoP) для обеспечения соответствия между желаемым и достижимым движением. Это достигается путем изменения целевого CoP в симулированной среде, чтобы гарантировать, что контроллер обучается на реалистичных и физически выполнимых траекториях. В результате, контроллер избегает обучения на нереалистичных данных, что повышает стабильность и надежность системы управления.

Усовершенствование процесса обучения контроллера, включающее корректировку данных и фильтрацию нереалистичных сценариев, позволяет создавать системы управления, способные выполнять сложные задачи с повышенной надежностью и безопасностью. Оптимизация обучающих данных приводит к улучшению устойчивости контроллера к возмущениям и ошибкам, что критически важно для приложений, требующих высокой точности и предсказуемости поведения, например, в робототехнике и автоматизированных системах управления. Повышенная надежность и безопасность достигаются за счет снижения вероятности возникновения нестабильных или опасных состояний при выполнении задач.

Для обеспечения динамической реализуемости движений, мы применяем CBF-проекцию на статическую область допустимых положений центра давления (CoP) к исходным данным, что позволяет устранить отклонения от опорного многоугольника, как показано на примере корректного (слева) и неотфильтрованного (справа) движений.

К Адаптивным и Устойчивым Гуманоидам

Разработанный контроллер HANDOFF, обученный с использованием данной методологии, продемонстрировал значительное улучшение производительности и адаптивности в сложных условиях. В ходе испытаний удалось достичь надежного рабочего пространства объемом 0.31 м³, что свидетельствует о повышенной устойчивости и точности манипуляций. Этот показатель позволяет роботу эффективно функционировать в динамичных и непредсказуемых средах, расширяя спектр его потенциальных применений, от работы в неструктурированных пространствах до совместной деятельности с человеком. Повышенная надежность и рабочий объем подчеркивают эффективность предложенного подхода к управлению и обучению роботов-гуманоидов.

Данная работа открывает перспективы для создания гуманоидных роботов, способных выполнять значительно более широкий спектр задач. Благодаря разработанным методам управления, эти роботы смогут эффективно функционировать в неструктурированных средах, таких как домашние условия или места стихийных бедствий, оказывая помощь и поддержку. Более того, появляется возможность организации совместной работы человека и робота, где гуманоид выступает в роли ассистента или партнера, разделяя с человеком сложные или рутинные задачи. Это открывает новые горизонты в области автоматизации, обслуживания и совместного производства, приближая эру, когда гуманоидные роботы станут неотъемлемой частью повседневной жизни и профессиональной деятельности.

Совершенствование управления человекоподобными роботами неразрывно связано с переходом к контролю в рабочем пространстве и надежным алгоритмам обучения. Такой подход позволяет роботам не просто выполнять запрограммированные движения, но и адаптироваться к изменяющимся условиям окружающей среды и непредвиденным обстоятельствам. Вместо фокусировки на отдельных суставах и углах, управление ориентировано на достижение конкретных целей в пространстве, что значительно повышает гибкость и эффективность. Развитие надежного обучения, способного преодолевать шум и неопределенность, открывает путь к созданию роботов, способных к автономной работе и сотрудничеству с человеком в сложных и неструктурированных средах, приближая момент реализации всего потенциала человекоподобной робототехники.

Для проведения экспериментов с роботом использовалась платформа, состоящая из Unitree G1 с двусторонними захватами Dex1-1, стерео RGB-D камеры ZED-M, установленной на голове, и вычислительного блока на базе Nvidia Jetson Thor с внешним аккумулятором, обеспечивающего работу алгоритмов обучения с подкреплением, планировщика и локального вывода VLM.

Исследование демонстрирует, что в хаосе данных спасает только математическая дисциплина. Разработанный HANDOFF, компактный контроллер для человекоподобных роботов, основан на дистилляции экспертных сетей и позволяет достичь эффективного управления в пространстве задач. Этот подход, позволяющий роботу выполнять сложные манипуляции в процессе локомоции, требует высокой точности и надежности алгоритмов. Как заметил Г.Х. Харди: «Математика — это наука о том, что можно доказать». В данном случае, доказательство корректности алгоритмов управления является ключевым фактором для обеспечения безопасной и эффективной работы робота, особенно в сложных условиях реального мира. Использование смешанных экспертов и дистилляция знаний позволяют упростить модель, сохранив при этом высокую производительность и надежность, что подтверждает важность математической чистоты и элегантности в разработке сложных систем.

Куда Далее?

Представленная работа, несомненно, демонстрирует элегантность дистилляции знаний в компактное управление человекоподобными роботами. Однако, необходимо признать, что упрощение сложной задачи локомо-манипуляции до десятимерного пространства — это не абсолютная истина, а прагматичный компромисс. Вопрос в том, насколько этот компромисс влияет на общую устойчивость и адаптивность системы в условиях непредсказуемой реальности. Доказательство корректности такого упрощения — задача для будущих исследований.

Следующим логичным шагом представляется переход от простой демонстрации работоспособности к формальному анализу границ применимости HANDOFF. Необходимо установить, какие типы задач и окружений остаются вне зоны досягаемости данного контроллера. Кроме того, вопрос о масштабируемости предложенного подхода — ключевой. Легко ли будет расширить систему, добавив новые навыки или увеличив сложность задач, не нарушив при этом её внутреннюю непротиворечивость?

Наконец, представляется важным отход от узкого фокуса на контроллере как таковом. Истинная сила агента заключается не в скорости реакции, а в способности к планированию. Следовательно, интеграция HANDOFF с более продвинутыми системами планирования, способными к абстрактному мышлению и решению задач на основе принципов причинно-следственной связи, представляется наиболее перспективным направлением развития.

Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2606.06493.pdf

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

Смотрите также:

2026-06-06 18:06