Автор: Денис Аветисян
Новая методика позволяет роботам-гуманоидам плавно переключаться между быстрой ходьбой и деликатным манипулированием объектами, используя опыт, полученный при столкновении с препятствиями.
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 статье представлена CHIP — платформа, позволяющая роботам-гуманоидам обучаться адаптивному управлению через анализ возмущений и модификацию целей отслеживания в процессе обучения.
Несмотря на значительный прогресс в области локомоции гуманоидных роботов, выполнение задач, требующих активного манипулирования объектами, остаётся сложной проблемой. В данной работе, посвященной разработке фреймворка CHIP: Adaptive Compliance for Humanoid Control through Hindsight Perturbation, предлагается новый подход к адаптивному управлению, позволяющий гуманоидным роботам плавно переключаться между динамичным движением и безопасным, управляемым взаимодействием с окружающей средой. Ключевая идея заключается в обучении робота на основе анализа возмущений и модификации целей отслеживания в процессе обучения, что обеспечивает гибкое изменение жесткости конечностей. Возможно ли, используя данный подход, создать универсального гуманоидного робота, способного эффективно выполнять широкий спектр задач — от совместной работы с людьми до сложных манипуляций в реальном мире?
Испытание Границами: Задача Естественного Взаимодействия для Человекоподобных Роботов
Достижение действительно естественного и надёжного взаимодействия остаётся ключевой проблемой в области человекоподобной робототехники. В отличие от промышленных роботов, предназначенных для выполнения строго заданных задач в контролируемой среде, человекоподобные роботы должны функционировать в динамичном и непредсказуемом мире, взаимодействуя с людьми и объектами, которые постоянно меняют своё положение и свойства. Это требует от роботов не только способности выполнять сложные манипуляции и перемещаться в пространстве, но и умения безопасно и эффективно реагировать на внешние воздействия, такие как толчки, удары или внезапные изменения нагрузки. Разработка алгоритмов управления, способных обеспечить плавность, устойчивость и адаптивность в реальных условиях, является сложной задачей, требующей интеграции передовых методов в области мехатроники, компьютерного зрения и искусственного интеллекта. Успех в этой области позволит создать роботов, способных не просто выполнять задачи, но и органично взаимодействовать с людьми в повседневной жизни.
Традиционные методы управления роботами-гуманоидами испытывают значительные трудности при взаимодействии с непредсказуемыми внешними силами. В отличие от работы в строго контролируемой среде, реальный мир характеризуется постоянными возмущениями — толчками, случайными контактами, неровностями поверхности. Стандартные алгоритмы, основанные на жёстком поддержании заданного положения, зачастую не способны обеспечить безопасное и эффективное реагирование на такие воздействия, что может приводить к падениям или повреждениям. Необходимость в «податливом» поведении — способности робота амортизировать удары и адаптироваться к изменяющимся условиям — становится критически важной для обеспечения стабильности и безопасности при выполнении задач в реальном мире. Разработка алгоритмов, позволяющих роботу «чувствовать» внешние силы и плавно реагировать на них, представляет собой ключевую задачу в области гуманоидной робототехники.
Для успешного выполнения задач, связанных с манипуляциями и динамичным передвижением, человекоподобные роботы должны обладать способностью безопасно и эффективно реагировать на внешние возмущения. Это подразумевает не просто поддержание равновесия, но и адаптацию к неожиданным толчкам, скольжениям или изменениям в окружающей среде. Исследования в этой области направлены на разработку систем управления, способных предвидеть и компенсировать такие воздействия в реальном времени, обеспечивая стабильность и точность движений. Реализация подобной функциональности требует интеграции передовых сенсорных технологий, алгоритмов машинного обучения и инновационных конструкторских решений, позволяющих роботу не только избегать повреждений, но и сохранять функциональность даже в сложных и непредсказуемых ситуациях.
Современные методы управления гуманоидными роботами зачастую оказываются недостаточно адаптивными для функционирования в реальных условиях. Проблема заключается в том, что непредсказуемые внешние воздействия, такие как случайные толчки или неровности поверхности, приводят к нестабильности и ошибкам в выполнении задач. Для решения этой проблемы требуются более сложные стратегии управления, включающие в себя алгоритмы, способные к самообучению и прогнозированию динамики окружающей среды. Разработка таких систем подразумевает интеграцию сенсорной информации, моделей поведения и передовых методов контроля, позволяющих роботу не только реагировать на изменения, но и предвидеть их, обеспечивая устойчивость и эффективность даже в сложных и непредсказуемых ситуациях. В частности, перспективными направлениями исследований являются использование нейросетевых моделей для адаптации к различным нагрузкам и разработка алгоритмов управления, основанных на принципах биомеханики.
Податливый Контроль: Новый Подход к Роботизированному Взаимодействию
Контроль силы по соответствию направлен на обеспечение возможности роботов оказывать постоянное и контролируемое усилие при взаимодействии с окружающей средой. В отличие от жесткого управления, где робот стремится поддерживать заданную траекторию независимо от внешних сил, контроль силы по соответствию позволяет роботу адаптировать свое поведение в ответ на контактные взаимодействия. Это достигается за счет регулирования усилий и моментов, прилагаемых роботом, для поддержания желаемого уровня контакта и предотвращения повреждений как самого робота, так и объектов взаимодействия. Реализация контроля силы по соответствию требует точного измерения внешних сил и моментов, а также разработки алгоритмов, способных быстро и эффективно реагировать на изменения в этих силах.
Методы управления на основе допуска (admittance control) и импеданса позволяют роботам интеллектуально реагировать на внешние силы, моделируя динамическое поведение робота как систему с определенным сопротивлением и затуханием. В рамках управления по допускам, робот регулирует свое положение в ответ на приложенную силу, стремясь к заданному соотношению между положением и силой, что выражается формулой $F = M(ẋ — ẋ_d)$, где $F$ — приложенная сила, $M$ — матрица допуска, $ẋ$ — текущая скорость, а $ẋ_d$ — желаемая скорость. Управление по импедансу, напротив, задает желаемые характеристики силы и жесткости робота, определяя его реакцию на внешние воздействия. Оба подхода позволяют снизить жесткость взаимодействия робота с окружающей средой, повышая безопасность и точность операций, особенно при работе с деликатными или неопределенными объектами.
В отличие от жестких методов управления, которые характеризуются фиксированным положением и скоростью, не учитывающими внешние воздействия, жесткий контроль может приводить к нестабильности и повреждениям как робота, так и контактирующего объекта. При столкновении или встрече с неожиданным сопротивлением, жесткий контроллер не способен адаптироваться, что приводит к увеличению силы взаимодействия и потенциальному выходу из строя механических компонентов или повреждению объекта манипуляции. В то время как системы с обратной связью по силе позволяют регулировать усилия и избегать нежелательных последствий, жесткие системы не имеют такой возможности и полагаются на грубую силу, что неприемлемо в большинстве сценариев взаимодействия человека с роботом или в деликатных операциях.
Для обеспечения надежной адаптивности роботов к внешним воздействиям необходимы сложные алгоритмы оценки и реакции на приложенные силы. Эти алгоритмы обычно включают в себя комбинацию сенсорных данных — показаний датчиков силы/момента, а также данных о положении и скорости суставов. Оценка силы часто выполняется с использованием фильтров Калмана или других методов оценки состояния, позволяющих минимизировать шум и погрешности измерений. Реакция на силу реализуется посредством управления моментом, генерируемым приводами робота, с целью поддержания желаемой силы взаимодействия. Точность и скорость реакции напрямую зависят от пропускной способности и стабильности используемых алгоритмов управления, а также от характеристик используемых сенсоров и приводов. $F = ma$ — базовая формула, используемая для расчета необходимого момента.
Обучение на Данных: Усиление Надежности и Адаптивности
Методы, такие как SoftMimic, используют оффлайн кинематику обратной связи для генерации расширенных наборов данных, предназначенных для обучения алгоритмов управления податливыми движениями. В процессе работы, система решает задачу обратной кинематики для множества возможных конфигураций робота, даже тех, которые не были изначально запрограммированы. Полученные данные, включающие соответствия между желаемыми положениями и необходимыми усилиями, используются для обучения моделей, улучшающих способность робота адаптироваться к внешним возмущениям и обеспечивающих более плавное и безопасное взаимодействие с окружающей средой. Это позволяет значительно расширить возможности робота в задачах, требующих высокой точности и гибкости.
UniFP (Unified Force Prediction) представляет собой метод обучения оценщиков силы, направленный на улучшение характеристик управления по заданному усилию (admittance control). В основе UniFP лежит обучение нейронной сети, которая предсказывает величину и направление внешних сил, воздействующих на робота. Использование этих предсказаний позволяет системе управления более точно компенсировать возмущения и поддерживать желаемое взаимодействие со средой. Обучение происходит на основе данных, полученных от сенсоров силы и момента, а также информации о текущем состоянии робота. Точность предсказания силы напрямую влияет на стабильность и плавность движений робота при контакте с объектами, что критически важно для выполнения задач, требующих точного контроля усилия.
Метод GentleHumanoid повышает плавность взаимодействия робота с окружающей средой за счет добавления динамики пружины и демпфера к исходным траекториям движения. Это достигается путем моделирования упругих сил и сил трения, что позволяет роботу более гибко реагировать на внешние воздействия и избегать резких движений. Внедрение упруго-демпфирующих сил позволяет компенсировать погрешности в планировании траектории и обеспечивает более устойчивое и безопасное взаимодействие, особенно в задачах, требующих физического контакта с людьми или объектами.
Результаты тестирования на устойчивость к внешним силовым воздействиям демонстрируют значительное повышение надежности систем, использующих такие методы, как SoftMimic, UniFP, GentleHumanoid и модуляцию жесткости стратегии FACET. В ходе экспериментов по совместной работе нескольких роботов, применение данных подходов позволило достичь на 75% более высокого процента успешных захватов по сравнению с традиционными методами, что подтверждает эффективность предложенных решений для повышения устойчивости и адаптивности роботизированных систем в реальных условиях эксплуатации.
Координированное Движение: Трехточечное Отслеживание для Совместной Работы
Трехточечное отслеживание, использующее данные о положении головы и обеих рук, представляет собой надежную основу для управления человекоподобными роботами. Данный подход позволяет роботу воспринимать и воспроизводить сложные движения, поскольку он обеспечивает точную информацию о намерении оператора и его координации. В отличие от систем, полагающихся на отдельные точки контроля, трехточечное отслеживание учитывает взаимосвязь между головой и руками, что значительно повышает стабильность и точность управления. Это особенно важно для задач, требующих тонкой моторики и синхронизации, позволяя роботу выполнять действия с большей естественностью и эффективностью, а также адаптироваться к различным условиям окружающей среды. Благодаря своей устойчивости к шумам и помехам, данная система обеспечивает плавное и предсказуемое поведение робота даже в сложных сценариях взаимодействия.
Разработанная система отслеживания, использующая трехточечный контроль, предлагает два ключевых подхода к управлению — локальный и глобальный. Локальное отслеживание позволяет роботу ориентироваться и действовать относительно собственной системы координат, что особенно полезно для точных манипуляций и движений, требующих сохранения ориентации. В свою очередь, глобальное отслеживание привязывает движения робота к внешней, фиксированной системе координат, что необходимо для согласованной работы с другими объектами или в определенном пространстве. Комбинирование этих двух подходов обеспечивает универсальность системы, позволяя роботу одновременно адаптироваться к изменяющимся условиям и сохранять точное позиционирование в пространстве, что является критически важным для выполнения сложных задач, требующих как внутренней точности, так и внешней координации.
Координированное отслеживание движений, включающее голову и обе руки, играет ключевую роль в выполнении задач совместной манипуляции, когда робот взаимодействует с человеком или другими роботами. В частности, алгоритм SpringGrasp, использующий данную координацию, позволяет достичь впечатляющего уровня успеха в захвате объектов — до 80%. Этот показатель свидетельствует о высокой точности и надежности системы в сложных сценариях, где требуется синхронизация движений и адаптация к изменяющимся условиям. Успешное применение подобных методов открывает перспективы для создания более эффективных и интуитивно понятных робототехнических систем, способных к тесному сотрудничеству с человеком в различных сферах деятельности.
Исследования показали, что применение разработанной системы отслеживания движений, включающей голову и обе руки робота, обеспечивает впечатляющие результаты в задачах автономного взаимодействия с окружающей средой. В ходе десяти автономных циклов робот успешно справлялся с задачей стирания информации с белой доски в 60% случаев, а удержание маркера и стабилизация его положения достигалось с эффективностью 80%. Данные показатели свидетельствуют о значительном прогрессе в области координации движений роботов и закладывают прочный фундамент для создания более сложных и интерактивных роботизированных систем, способных к полноценному взаимодействию с человеком и окружающей средой.
Исследование, представленное в данной работе, демонстрирует, что гибкость и адаптивность человекоподобных роботов напрямую зависят от способности к обучению на ошибках и корректировке целей. CHIP, предложенный в статье, позволяет роботам переключаться между различными режимами работы, что подчеркивает важность понимания внутренней архитектуры системы для достижения оптимального результата. В этой связи, уместно вспомнить слова Андрея Николаевича Колмогорова: «Математика — это искусство открывать закономерности в хаосе». Подобно тому, как математик ищет порядок в кажущемся беспорядке, CHIP позволяет роботу находить оптимальную стратегию управления, анализируя отклонения от заданной траектории и адаптируясь к меняющимся условиям. Способность к самокоррекции, основанная на анализе прошлых ошибок, является ключевым элементом в создании по-настоящему интеллектуальных и гибких систем.
Куда же дальше?
Представленный подход, позволяющий гуманоидным роботам адаптироваться к возмущениям и пересматривать цели в процессе обучения, открывает любопытные перспективы. Однако, кажущаяся плавность переключения между ловким передвижением и аккуратной манипуляцией — лишь первая ласточка. Всё ещё предстоит разобраться, как эта система поведет себя в условиях непредсказуемой, хаотичной среды, где «возмущения» перестают быть контролируемыми событиями в симуляции, а становятся суровой реальностью. Очевидно, что масштабирование — ключ к успеху, но возникнет ли эффект синергии при объединении нескольких таких роботов в единую систему, или же их адаптивность обернется непредсказуемым хаосом?
Попытки создать «идеального» робота, способного к универсальной адаптации, неизбежно наталкиваются на ограничения, заложенные в самой структуре алгоритмов. Возможно, вместо погони за универсальностью, стоит обратить внимание на создание специализированных модулей, способных к самообучению и взаимозамене. Как быстро система сможет «взломать» новую задачу, получив лишь минимальный набор инструкций? Или же, как и в любой сложной системе, она будет стремиться к локальному оптимуму, игнорируя более эффективные, но менее очевидные решения?
В конечном счете, данное исследование — не столько решение проблемы, сколько постановка новых вопросов. Вопросы о природе адаптации, о границах самообучения и о том, что на самом деле означает «разумное» поведение робота. И ответы на эти вопросы, несомненно, потребуют не только новых алгоритмов, но и нового взгляда на саму суть взаимодействия между человеком и машиной.
Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2512.14689.pdf
Связаться с автором: https://www.linkedin.com/in/avetisyan/
Смотрите также:
- Прогноз курса евро к йене на 2025 год
- Аналитический обзор рынка (15.12.2025 16:32)
- Лучшие смартфоны. Что купить на Новый Год. Идеи для подарка в декабре 2025.
- Doogee S99 ОБЗОР: быстрый сенсор отпечатков, большой аккумулятор, лёгкий
- Неважно, на что вы фотографируете!
- Аналитический обзор рынка (12.12.2025 14:32)
- Прогноз курса юаня к рублю на 2025 год
- Мои топ-17 функций Windows 11, представленных в 2025 году — личный выбор от более чистого пользовательского интерфейса до крупных обновлений для PC-гейминга.
- Какие аккумуляторы лучше
- ZTE Blade A76 4G ОБЗОР
2025-12-17 12:47