Обучение роботов-гуманоидов: новая эра без учителя

Автор: Денис Аветисян

Разработан подход к созданию универсальной модели управления, позволяющей роботам осваивать навыки без предварительной разметки данных.

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"

После предварительного обучения, BFM-Zero формирует латентное пространство, позволяющее не только оптимизировать вознаграждение и достигать целей по одному кадру, но и адаптироваться к более сложным позам с минимальным количеством примеров, демонстрируя, что система развивается, а не конструируется.

Исследователи представили BFM-Zero – фреймворк для обучения поведенческой базовой модели управления роботами-гуманоидами с использованием обучения с подкреплением без учителя и демонстрирующий возможности переноса обучения из симуляции на реальное оборудование.

Несмотря на значительный прогресс в области робототехники, создание универсальных моделей управления для гуманоидных роботов остается сложной задачей. В данной работе представлена модель ‘BFM-Zero: A Promptable Behavioral Foundation Model for Humanoid Control Using Unsupervised Reinforcement Learning’, предлагающая новый подход к обучению поведенческих фундаментальных моделей на основе неконтролируемого обучения с подкреплением. Разработанная структура позволяет единой политике выполнять разнообразные задачи управления целым телом, демонстрируя возможности нулевого обучения и быстрой адаптации как в симуляции, так и на реальном роботе Unitree G1. Открывает ли BFM-Zero путь к созданию масштабируемых, универсальных моделей управления для широкого спектра гуманоидных роботов?

По ту сторону традиционного обучения: фундамент поведенческих моделей

Традиционное обучение с подкреплением испытывает трудности в решении сложных задач в реальном мире из-за неэффективности использования данных и ограниченной способности к обобщению. Проблема заключается в необходимости обучения надежных политик с нуля для каждой новой среды или робота, требующей огромных затрат ресурсов. Перспективным решением является предварительное обучение моделей на широких наборах поведенческих данных, создающее фундамент для быстрой адаптации. Этот подход позволяет модели приобрести общие представления о динамике окружающей среды и принципах управления, сокращая время и ресурсы, необходимые для обучения в новых условиях. Предварительно обученные модели демонстрируют повышенную устойчивость к изменениям и способность к переносу знаний.

Использование данных о движении для обучения обеспечивает более высокую эффективность вознаграждения, особенно при использовании LAFAN1.

Использование обширных поведенческих данных позволяет создавать системы, способные не только реагировать на изменения, но и предвидеть их. Подобно корням дерева, прорастающим сквозь землю, эти системы укореняются в данных, чтобы выжить в непредсказуемом мире.

BFM-Zero: самообучение для всетелого управления

Алгоритм BFM-Zero – метод обучения с подкреплением без учителя, предназначенный для создания надежной поведенческой модели для гуманоидных роботов. Это off-policy метод, эффективно использующий накопленный опыт для обучения. В основе обучения лежат большие наборы данных захвата движений, такие как AMASS и LAFAN1, для изучения обобщенного представления человеческих и роботизированных движений. Обучение без явных вознаграждений открывает возможность переноса знаний на новые задачи и роботов, подтверждаемое улучшением показателей вывода вознаграждения.

Сравнение моделей показывает, что средние показатели вознаграждения, отслеживания и достижения целей варьируются в зависимости от конфигурации тестирования, при этом BFM-Zero в Isaac (DR) демонстрирует определенные распределения оценок вознаграждения.

Результаты оценок показывают, что размер модели и выбор данных влияют на метрики, такие как ошибка отслеживания. Это подчеркивает важность оптимизации архитектуры и данных для достижения наилучшей производительности.

Под капотом: обучение с преемниками признаков и эффективными алгоритмами

Алгоритм BFM-Zero использует алгоритм Forward-Backward (FB) для обучения Successor Features, что позволяет захватывать ожидаемые будущие дисконтированные награды из любого состояния. Этот подход обеспечивает эффективное прогнозирование долгосрочных последствий действий, критически важных для сложных задач обучения с подкреплением. Архитектура History-Based Actor-Critic улучшает производительность за счет включения информации о предыдущих состояниях в процесс принятия решений, позволяя агенту лучше понимать контекст и выбирать оптимальные действия.

BFM-Zero успешно применяется к Booster T1.

Для стимулирования реалистичного поведения интегрирована система вознаграждений на основе генеративно-состязательной сети (GAN). Этот подход позволяет формировать функцию вознаграждения, соответствующую желаемым характеристикам поведения агента. Сферическая линейная интерполяция (Slerp) обеспечивает плавные переходы между изученными моделями поведения, повышая стабильность и предсказуемость действий.

От симуляции к реальности: устойчивость и обобщение

BFM-Zero демонстрирует высокую способность к переносу обучения из симуляции в реальность (Sim-to-Real Transfer), эффективно применяя политики, разработанные в виртуальной среде, к реальным роботам, таким как Unitree G1 и Booster T1. Достигнутый уровень переноса расширяет возможности использования роботов в неструктурированных средах. Для повышения устойчивости и надежности используются методы доменной рандомизации, обучая модель в широком диапазоне сред, что позволяет ей адаптироваться к различным условиям и неопределенностям в реальном мире.

В ходе валидации в реальном мире робот демонстрирует непрерывное достижение целей, отслеживаемое по траекториям робота (черный цвет) и целевых поз (синий/желтый цвет), а также способность переходить из любой позы в T-позу.

Результаты валидации на реальном оборудовании показали значительное улучшение показателей отслеживания ошибок. Этот прогресс открывает возможности для создания универсальных человекоподобных роботов, способных адаптироваться к новым задачам и окружению без обширного переобучения. Настоящая устойчивость рождается не в уверенности в контроле, а в готовности к непредсказуемому.

Исследование, представленное в данной работе, напоминает о хрупкости любой системы, стремящейся к универсальности. BFM-Zero, обученная на принципах неопределенного обучения с подкреплением, демонстрирует впечатляющую способность к адаптации, однако, как и любая сложная конструкция, она не свободна от потенциальных уязвимостей. Дональд Кнут однажды заметил: «Оптимизация преждевременна — корень всех зол». Эта фраза особенно актуальна в контексте робототехники. Стремление к немедленной эффективности часто приводит к потере гибкости и способности системы справляться с непредвиденными обстоятельствами. BFM-Zero, с её акцентом на обобщение и перенос обучения, представляет собой попытку найти баланс между производительностью и устойчивостью, признавая, что идеальная архитектура – это, по сути, иллюзия, необходимая для сохранения рассудка перед лицом неминуемой сложности.

Что дальше?

Представленная работа, демонстрируя способность к обучению базовых моделей поведения для гуманоидных роботов без явного надзора, лишь обнажает сложность истинной адаптивности. Эта архитектура, несомненно, выдержит несколько итераций, прежде чем её скрытые предположения о стабильности окружающей среды начнут давать трещины. В каждом успешном шаге кроется страх перед непредсказуемостью реального мира, и эта модель, как и все прочие, не является исключением.

Надежда на создание универсальной основы для управления роботами – это форма отрицания энтропии. Вместо поиска идеальной архитектуры, следует сосредоточиться на механизмах самовосстановления и непрерывного обучения. Будущие исследования неизбежно столкнутся с необходимостью интеграции моделей, способных не только выполнять задачи, но и осознавать собственные ограничения, а также прогнозировать последствия своих действий.

Этот подход, хоть и перспективен, лишь отодвигает проблему. Следующим шагом станет не улучшение алгоритмов обучения, а разработка инструментов для понимания и контроля возникающих «теневых» поведений. В конечном итоге, успешность таких систем будет определяться не их способностью имитировать разум, а умением справляться с неизбежным хаосом.

Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2511.04131.pdf

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

Смотрите также:

2025-11-10 04:07