Автор: Денис Аветисян
Новый подход позволяет роботам эффективно переносить навыки манипулирования предметами между различными типами конечностей, используя функциональное сходство и синтез 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"
Предложена платформа Cross-Embodiment Interface (CEI) для обучения роботов манипулированию в 3D-пространстве с использованием ограниченного объема данных и улучшенной обобщающей способностью.
Несмотря на успехи в обучении роботов-манипуляторов на больших наборах данных, существующие модели часто демонстрируют узкую специализацию и чувствительность к конкретным конфигурациям оборудования. В данной работе, представленной в статье ‘CEI: A Unified Interface for Cross-Embodiment Visuomotor Policy Learning in 3D Space’, предложен фреймворк Cross-Embodiment Interface (\CEI), позволяющий эффективно переносить навыки манипулирования между различными роботами и манипуляторами, используя понятие функционального сходства и автоматизированный синтез данных. Эксперименты показали успешную передачу данных и политик на 16 различных робототехнических платформах в симуляции и на реальных роботах, достигая среднего коэффициента переноса в 82.4%. Возможно ли дальнейшее расширение возможностей \CEI для адаптации к еще более сложным задачам и новым типам роботов?
Смещение Данных: Основа Проблемы в Робототехнике
Современные наборы данных, используемые для обучения роботов, зачастую демонстрируют существенный дисбаланс в представленности различных ситуаций и объектов. В частности, большая часть этих данных собирается с использованием ограниченного числа роботизированных платформ, таких как Franka Robot и xArm Robot, что приводит к предвзятости. Этот феномен ограничивает способность обученных моделей к обобщению и адаптации к новым, не встречавшимся ранее сценариям. Роботы, обученные на узком наборе данных, могут испытывать трудности в реальных условиях, где разнообразие объектов, освещения и углов обзора значительно выше. В результате, несмотря на успехи в лабораторных условиях, производительность роботов в реальном мире остается ограниченной из-за недостаточной репрезентативности обучающих данных.
Ограниченность воплощений и перспектив в наборах данных для робототехники приводит к существенному снижению эффективности моделей в реальных условиях. Большинство современных систем обучения роботов полагаются на узкий спектр роботизированных платформ и фиксированных точек обзора, что создает предвзятость при обобщении полученных знаний. Когда модель обучается исключительно на данных, полученных от робота с определенной кинематической структурой и в строго контролируемой среде, её способность адаптироваться к новым, непредсказуемым ситуациям резко снижается. В результате, робот может демонстрировать высокую производительность в лаборатории, но испытывать трудности при выполнении тех же задач в более разнообразном и сложном окружении, где физические характеристики объектов и углы обзора могут значительно отличаться от тех, на которых он был обучен.
Ограниченное использование параллельных захватов и управления в операционном пространстве (OSC) существенно сужает возможности роботов в обращении со сложными манипуляторами. В текущих наборах данных преобладают сценарии, оптимизированные для этих простых инструментов, что препятствует развитию алгоритмов, способных эффективно управлять более сложными и универсальными роботизированными руками. Фактически, роботы, обученные на таких данных, испытывают трудности при выполнении задач, требующих тонкой моторики, адаптации к различным формам объектов и координации нескольких степеней свободы, что ограничивает их применимость в реальных условиях, где разнообразие объектов и задач значительно выше.
Недостаток разнообразия в наборах данных, используемых для обучения роботов, оказывает существенное негативное влияние на развитие надежных базовых моделей робототехники. Ограниченность представленных в данных форм роботов, способов управления и сценариев работы приводит к тому, что модели демонстрируют низкую обобщающую способность и не способны эффективно функционировать в новых, незнакомых ситуациях. Это особенно критично для задач, требующих адаптации к различным объектам, условиям освещения или непредсказуемым изменениям в окружающей среде. В результате, разработка универсальных и надежных робототехнических систем, способных к самостоятельному обучению и адаптации, замедляется, поскольку модели оказываются переобучены под узкий спектр данных и не могут эффективно применяться в реальном мире.
Кросс-Воплощение: Унифицированный Подход к Данным
Интерфейс кросс-воплощения (Cross-Embodiment Interface, CEI) представляет собой методологию генерации данных, предназначенную для работы с разнородными роботизированными платформами. CEI обеспечивает совместимость и взаимодействие между такими роботами, как UR5e, IIWA и Kinova 3, а также различными исполнительными устройствами, включая Robotiq Three Finger Gripper. Основная задача CEI — создание унифицированной среды для сбора и обработки данных, что позволяет использовать информацию, полученную на одной платформе, для обучения и управления другими роботами, независимо от их аппаратной конфигурации и кинематики. Данный подход направлен на повышение эффективности обучения роботов и расширение возможностей применения робототехнических систем в различных областях.
Интерфейс Cross-Embodiment (CEI) использует функциональное сходство для сопоставления действий между различными роботизированными платформами и манипуляторами. Этот подход позволяет переносить обученные политики (стратегии управления) между роботами, даже если они имеют различную кинематику и конструкцию. Суть метода заключается в идентификации общих функциональных целей задач, независимо от конкретного воплощения робота. Сопоставление действий осуществляется на основе анализа функциональных представлений, что обеспечивает адаптацию политики к новому роботу без необходимости повторного обучения с нуля. Это существенно ускоряет процесс развертывания робототехнических решений на различных платформах и снижает требования к объему обучающих данных.
Метод Cross-Embodiment Interface (CEI) использует данные облаков точек (Point Cloud Data) для представления функционального пространства манипуляций робота. Для количественной оценки и выравнивания этих представлений применяется метрика Directional Chamfer Distance. Эта метрика вычисляет расстояние между двумя облаками точек, учитывая не только геометрическое расстояние между точками, но и их ориентацию, что позволяет более точно определить сходство функциональных действий, выполняемых различными манипуляторами. Использование Directional Chamfer Distance обеспечивает робастность к изменениям в геометрии и кинематике роботов, что критически важно для успешного переноса обученных политик между различными платформами.
В ходе реальных экспериментов, применение Cross-Embodiment Interface (CEI) позволило достичь 82.4% успешного переноса политики управления между различными роботизированными платформами. Данный показатель был получен при переносе навыков от робота с параллельным захватом к роботу с многопальцевой (dexterous) рукой на шести различных задачах. CEI базируется на методах имитационного обучения и использует преимущества, предоставляемые современными достижениями в области 3D Diffusion Policy для генерации данных, что обеспечивает эффективный перенос навыков и адаптацию к новым системам.
Элитная Инициализация: Усиление Разнообразия Данных
Для максимизации преимуществ стратегии CEI (Cross-Entropy Initialization) нами была интегрирована стратегия инициализации на основе элитных конфигураций (EIS — Elite-based Initialization Strategy), направленная на генерацию многомодальных траекторий движения. EIS идентифицирует и использует оптимальные конфигурации, полученные в процессе обучения, для инициализации новых траекторий. Такой подход позволяет исследовать более широкий спектр возможных решений и способствует увеличению разнообразия генерируемых данных, что, в свою очередь, положительно влияет на производительность и обобщающую способность обученной политики.
Стратегия инициализации на основе элитных конфигураций (EIS) предполагает идентификацию и использование наиболее успешных конфигураций (элит) для инициализации траекторий. Этот подход позволяет значительно увеличить разнообразие генерируемых данных, поскольку новые траектории начинаются не со случайных точек, а с тех, которые уже показали высокую производительность. В результате, политика обучения получает более широкий спектр примеров, что приводит к улучшению обобщающей способности и повышению эффективности работы робота в различных условиях и задачах.
Применение стратегий CEI и EIS на различных роботизированных манипуляторах, включая Franka Panda Robot, а также роботизированных кистях Inspire Right Hand и Fourier Left Hand, продемонстрировало существенное улучшение способности к обобщению в пространстве. В симуляции данный подход достиг 62% успешности, что подтверждается средней успешностью в 70% при выполнении 6 реальных задач. Эти результаты указывают на возможность генерации данных, позволяющих роботам эффективно выполнять действия в ранее не встречавшихся пространственных конфигурациях.
Полученные результаты демонстрируют возможность генерации данных, позволяющих роботам эффективно выполнять задачи в новых, ранее не встречавшихся пространственных конфигурациях. Эксперименты с различными роботизированными манипуляторами, включая Franka Panda Robot, а также роботизированными руками Inspire Right Hand и Fourier Left Hand, показали, что применение стратегии инициализации на основе элитных конфигураций (EIS) в сочетании с Cross-Entropy Initialization (CEI) обеспечивает значительный прирост в обобщающей способности. В симуляции данный подход достиг 62% успешности, а на практике средний показатель успешного выполнения шести реальных задач составил 70%, что подтверждает способность системы создавать данные, необходимые для адаптации роботов к неизвестным условиям.
К Надежному Робототехническому Интеллекту: Перспективы Развития
Разработка концепций CEI (Contextual Enhancement of Intelligence) и EIS (Environment-aware Intelligence Synthesis) направлена на существенное снижение влияния предвзятости данных при обучении робототехнических систем. Традиционные подходы часто страдают от ограниченности и однородности обучающих наборов, что приводит к низкой адаптивности и ошибкам в новых, непредсказуемых ситуациях. CEI и EIS позволяют роботам анализировать контекст и особенности окружающей среды, тем самым компенсируя недостатки в данных и обобщая полученные знания. Это обеспечивает создание более надежных и универсальных роботов, способных успешно функционировать в широком спектре условий и решать разнообразные задачи, не требуя постоянной перенастройки или сбора новых данных. Подобный подход открывает перспективы для создания действительно интеллектуальных систем, способных к самостоятельному обучению и адаптации.
Предложенный подход позволяет роботам расширять свой опыт обучения, не требуя при этом огромного объема дорогостоящих и трудоемких данных, полученных в реальном мире. Вместо этого, системы могут эффективно использовать и обогащать существующие наборы данных, синтезируя новые сценарии и варьируя условия, что значительно снижает зависимость от физического сбора информации. Такая возможность особенно важна для задач, где получение реальных данных сопряжено с трудностями или риском, например, при обучении роботов для работы в экстремальных условиях или в ситуациях, требующих высокой точности и безопасности. В результате, роботы становятся более гибкими и адаптивными, способными к быстрому освоению новых навыков и эффективной работе в разнообразных средах, что открывает перспективы для широкого применения робототехники в различных отраслях.
Разработанная структура позволяет создавать роботов, способных к беспрепятственной адаптации к новым условиям и задачам. Вместо жёсткой привязки к конкретному окружению или набору действий, система обеспечивает гибкость, позволяя агенту самостоятельно осваивать новые навыки и эффективно функционировать в незнакомых ситуациях. Этот подход основывается на принципах обобщения и переноса знаний, что существенно расширяет сферу применения робототехнических систем. Роботы, созданные на базе данной структуры, демонстрируют повышенную устойчивость к изменениям в окружающей среде и способны выполнять широкий спектр задач без необходимости перепрограммирования или сложной настройки, открывая путь к созданию действительно автономных и интеллектуальных устройств.
Исследование демонстрирует перспективные возможности создания роботизированных систем, менее зависимых от ограничений существующих наборов данных. Традиционно, обучение роботов требует огромного количества размеченных данных, что является дорогостоящим и трудоемким процессом. Однако, данная работа указывает на потенциал построения интеллектуальных агентов, способных обобщать знания и эффективно функционировать в новых, ранее не встречавшихся ситуациях. Это достигается за счет снижения уязвимости к предвзятости данных и повышения способности к адаптации, что, в свою очередь, открывает путь к созданию действительно интеллектуальных роботов, способных к самостоятельному обучению и решению сложных задач в реальном мире.
Исследование представляет собой очередную попытку заставить железо делать то, что оно должно было делать с самого начала. Концепция переноса политик между разными манипуляторами, описанная в статье, выглядит как элегантное решение проблемы нехватки данных. Но не стоит обольщаться: всегда найдется способ усложнить простую задачу. Как справедливо заметил Блез Паскаль: «Все проблемы человечества происходят от того, что никто не может спокойно сидеть в комнате». В данном случае, «комната» — это рабочая система, а «неспокойствие» — бесконечные попытки обойти ограничения железа и данных. И не сомневайтесь, через пару лет это назовут «AI-driven robotic adaptation» и привлекут венчурные инвестиции. Хотя, по сути, это просто ещё один уровень технического долга, замаскированный под инновацию.
Что дальше?
Представленный фреймворк CEI, безусловно, элегантен в своей попытке обойти проблему разрыва между различными воплощениями роботов. Однако, как показывает опыт, каждая «унифицированная» система рано или поздно превращается в сложный клубок адаптеров и обходных путей. Вопрос не в том, возможно ли переносить политики между манипуляторами, а в том, сколько ресурсов потребуется для поддержания этого переноса в условиях реального мира, где датчики врут, а объекты не соответствуют моделям.
Автоматический синтез данных — многообещающий шаг, но иллюзия «достаточности» синтетических данных быстро развеется при столкновении с непредсказуемостью реального продакшена. Следующим этапом, вероятно, станет разработка методов, позволяющих системе самостоятельно определять, когда синтетических данных недостаточно, и запрашивать реальные образцы — пусть даже ценой временной остановки процесса. В конце концов, мы не чиним продакшен — мы просто продлеваем его страдания.
Наиболее интересным представляется направление, связанное с функциональным сходством. Определение этого самого сходства — задача, требующая не только математической точности, но и понимания контекста. Возможно, следующая итерация потребует от системы не просто сопоставления действий, а оценки их смысла — что, признаться, звучит как задача из области искусственного общего интеллекта, и, следовательно, весьма отдалённая. Пока же, это — ещё одно напоминание о том, что каждая «революционная» технология завтра станет техдолгом.
Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2601.09163.pdf
Связаться с автором: https://www.linkedin.com/in/avetisyan/
Смотрите также:
- СПБ Биржа растет, ФРС накачивает рынок: что ждет инвесторов в России и США? (11.01.2026 12:32)
- Сургутнефтегаз акции привилегированные прогноз. Цена SNGSP
- Cubot Note 60 ОБЗОР: большой аккумулятор, плавный интерфейс
- 5 больших анонсов, которые стоит ждать на CES 2026
- Новые смартфоны. Что купить в январе 2026.
- Российский рынок: Боковой тренд, геополитика и давление на нефтяной сектор (14.01.2026 10:33)
- Ноутбуки LG Gram (Pro) AI с процессорами Ryzen 400 и Core Ultra 300 серии были обнаружены в утечке.
- Неважно, на что вы фотографируете!
- Как научиться фотографировать. Инструкция для начинающих.
- Lenovo Legion Slim 5 16APH8 ОБЗОР
2026-01-15 10:18