Естественное управление гуманоидами: новый подход к отслеживанию движений

от

Автор: Денис Аветисян

Исследователи разработали систему SONIC, использующую масштабное отслеживание движений для создания универсальной политики управления гуманоидными роботами, обеспечивающей более плавные и естественные движения.

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"
Система SONIC обеспечивает универсальное отслеживание движений гуманоидов посредством единой политики управления, способной обрабатывать разнообразные команды и модальности, преобразуя команды для робота, человека и гибридных движений в универсальный токен, управляющий контролем и декодированием движений робота, что позволяет реализовать широкий спектр приложений, включая управление с геймпада, телеуправление в виртуальной реальности, телеуправление всем телом, телеуправление по видео и многомодальное управление из текста и музыки.
Система SONIC обеспечивает универсальное отслеживание движений гуманоидов посредством единой политики управления, способной обрабатывать разнообразные команды и модальности, преобразуя команды для робота, человека и гибридных движений в универсальный токен, управляющий контролем и декодированием движений робота, что позволяет реализовать широкий спектр приложений, включая управление с геймпада, телеуправление в виртуальной реальности, телеуправление всем телом, телеуправление по видео и многомодальное управление из текста и музыки.

Представлена система SONIC, использующая большие данные о движениях для создания универсальной политики управления, обеспечивающей эффективный переход от симуляции к реальному миру и поддержку различных задач и модальностей.

Несмотря на успехи масштабных моделей в различных областях, аналогичные улучшения пока не наблюдались в управлении человекоподобными роботами. В настоящей работе, озаглавленной ‘SONIC: Supersizing Motion Tracking for Natural Humanoid Whole-Body Control’, представлен подход, демонстрирующий, что увеличение масштаба модели, данных и вычислительных ресурсов позволяет создать универсальный контроллер для человекоподобных роботов, способный генерировать естественные и устойчивые движения. В основе системы лежит обучение отслеживанию движений, использующее большой объем данных захвата движений для формирования человеческих кинематических шаблонов без ручной разработки вознаграждений. Может ли этот подход к масштабированию обучения отслеживанию движений стать практическим фундаментом для создания действительно универсальных и адаптивных человекоподобных роботов?

Преодоление Разрыва Между Телом и Управлением: Вызов Робототехнике

Традиционные системы управления роботами, полагающиеся на заранее запрограммированное поведение или ограниченные реактивные ответы, испытывают трудности в адаптации к сложным и динамичным средам. Эти подходы часто не способны эффективно справляться с непредсказуемостью реального мира и требуют значительных усилий по ручной настройке. Воспроизведение плавности, координации и адаптивности человеческих движений остается серьезной задачей. Ключевым ограничением является сложность переноса навыков, полученных от человека, на роботизированные платформы. Истинное мастерство заключается не в количестве изученных движений, а в способности их безошибочно воспроизвести.

Универсальная политика управления SONIC обеспечивает выполнение разнообразных задач гуманоидными роботами, обрабатывая различные входные модальности и интерфейсы управления.
Универсальная политика управления SONIC обеспечивает выполнение разнообразных задач гуманоидными роботами, обрабатывая различные входные модальности и интерфейсы управления.

Отслеживание Движений как Основа Универсального Управления

Предлагается подход к отслеживанию движений, основанный на обучении с использованием масштабных данных захвата человеческих движений, не требующий сложного проектирования функций вознаграждения. Обучение отслеживающей политики осуществляется с использованием алгоритма PPO на наборе данных, содержащем 100 миллионов кадров. Продемонстрирована 100% успешность выполнения 50 различных траекторий движений, что подтверждает эффективность предложенного метода.

Исследование влияния масштабирования на размер набора данных, модели и вычислительных ресурсов показало, что средняя ошибка по положению суставов (MPJPE) является показателем ошибки имитации движения, при этом меньшие значения указывают на более высокую точность, а сравнение с базовыми методами при отслеживании движений вне распределения выявило эффективность предложенного подхода.
Исследование влияния масштабирования на размер набора данных, модели и вычислительных ресурсов показало, что средняя ошибка по положению суставов (MPJPE) является показателем ошибки имитации движения, при этом меньшие значения указывают на более высокую точность, а сравнение с базовыми методами при отслеживании движений вне распределения выявило эффективность предложенного подхода.

Генеративное Моделирование для Предвосхищающего и Адаптивного Управления

Для оценки и генерации человекоподобных движений используется $GENMO$ – многомодальная модель генерации движений, основанная на диффузионной модели. Универсальная политика управления объединяет отслеживание движения и генеративное моделирование, обеспечивая роботу возможность реагировать на динамически меняющиеся условия и предвидеть возможные события. Генеративный кинематический планировщик движения обеспечивает плавные переходы и интерактивное управление, используя сгенерированные движения в качестве основы.

На демонстрационном примере манипуляции яблоком на роботе-гуманоиде Unitree G1, управляемом моделью GR00T N1.5, обрабатывающей визуальную, языковую и активную информацию, показано, что модель, обученная на 300 траекториях виртуальной телеоперации, достигает 95% успеха в 20 испытаниях, что подтверждает совместимость планирования на основе фундаментальных моделей и универсальной политики управления.
На демонстрационном примере манипуляции яблоком на роботе-гуманоиде Unitree G1, управляемом моделью GR00T N1.5, обрабатывающей визуальную, языковую и активную информацию, показано, что модель, обученная на 300 траекториях виртуальной телеоперации, достигает 95% успеха в 20 испытаниях, что подтверждает совместимость планирования на основе фундаментальных моделей и универсальной политики управления.

Унификация Модальностей для Кросс-Воплощенного Управления

Разработанный фреймворк использует концепцию «Универсального Пространства Токенов» в качестве общего представления, позволяющего роботу интерпретировать и реагировать на различные входные модальности, включая текст и аудио, что обеспечивает «Мультимодальное Управление». Фреймворк обеспечивает возможность «Кросс-Воплощения», позволяя навыкам, полученным на одной платформе, применяться к другим. Используются «Видео-Языковые-Действенные (VLA) Модели», такие как «GR00T N1.5», для интерпретации сложных команд и сценариев. В ходе тестирования было достигнуто 95% успешных выполнений задач мобильной манипуляции, управляемых VLA, в 20 испытаниях. Более того, исследования показали, что прирост производительности масштабируется предсказуемо с объемом данных и размером модели. Истинная элегантность алгоритма проявляется не в трюках, а в непротиворечивости его границ и предсказуемости.

Исследование демонстрирует возможности видео-телеоперации, мультимодального управления и полнотелого управления в виртуальной реальности.
Исследование демонстрирует возможности видео-телеоперации, мультимодального управления и полнотелого управления в виртуальной реальности.

Исследование, представленное в данной работе, стремится к созданию универсальной политики управления для человекоподобных роботов, используя масштабируемое отслеживание движений. Это напоминает о словах Эдсгера Дейкстры: «Простота — это высшая степень совершенства». В стремлении к обобщенному контролю, SONIC, по сути, стремится к элегантности решения, где математическая чистота алгоритма позволяет роботу адаптироваться к различным задачам и модальностям. Доказуемость и прозрачность алгоритма управления, как показано в работе, позволяют избежать «магии» в поведении робота, обеспечивая предсказуемость и надежность. Система, использующая Foundation Models для отслеживания движений, подчеркивает важность четкого определения инвариантов для обеспечения устойчивости и адаптивности.

Что Дальше?

Представленная работа, хоть и демонстрирует впечатляющую способность к обобщению управления гуманоидными роботами, не решает фундаментальную проблему: доказательство корректности. Создание “универсальной” политики управления – это, по сути, попытка аппроксимировать идеальное решение. Остается открытым вопрос о границах этой аппроксимации и о случаях, когда система неизбежно допустит ошибку. Необходимо сосредоточиться на формальной верификации таких систем, а не просто на эмпирической демонстрации “работы на тестах”.

Очевидным направлением является исследование устойчивости к возмущениям. Сможет ли система адаптироваться к непредвиденным обстоятельствам, которые не были учтены в процессе обучения? Или же она, подобно сложному автомату, заблокируется перед лицом новой, неклассифицированной ситуации? Важно отделить истинную адаптивность от простой интерполяции между известными состояниями.

Наконец, следует признать, что сама концепция «универсальной» политики может быть утопичной. Возможно, истинная элегантность заключается не в создании единого алгоритма для всех задач, а в разработке набора минимальных, но доказуемо корректных примитивов, из которых можно строить решения для конкретных проблем. Это, конечно, потребует больше усилий, но зато обеспечит предсказуемость и надежность, что, в конечном счете, важнее, чем эффектное, но потенциально опасное поведение.

Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2511.07820.pdf

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

Смотрите также:

2025-11-13 02:16