Послушные роботы: обучение мягким движениям для взаимодействия с людьми

от

Автор: Денис Аветисян

Новая система позволяет гуманоидным роботам безопасно и естественно взаимодействовать с людьми и объектами, адаптируясь к различным условиям.

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 управления, интегрирующая динамику на основе импеданса и обучение с подкреплением, позволяет роботу не просто отслеживать движения и взаимодействовать с окружением, но и адаптировать силу контакта, обеспечивая безопасное и гибкое поведение в сложных сценариях, таких как объятия, помощь при вставании и манипулирование деформируемыми объектами.
Система управления, интегрирующая динамику на основе импеданса и обучение с подкреплением, позволяет роботу не просто отслеживать движения и взаимодействовать с окружением, но и адаптировать силу контакта, обеспечивая безопасное и гибкое поведение в сложных сценариях, таких как объятия, помощь при вставании и манипулирование деформируемыми объектами.

В данной работе представлена система GentleHumanoid, объединяющая управление по импедансу и обучение с подкреплением для обеспечения податливого и безопасного управления всем телом гуманоидного робота.

Несмотря на растущий прогресс в области робототехники, обеспечение безопасного и естественного физического взаимодействия гуманоидных роботов с людьми и объектами остается сложной задачей. В данной работе, ‘GentleHumanoid: Learning Upper-body Compliance for Contact-rich Human and Object Interaction’, представлен новый подход, интегрирующий управление на основе импеданса и обучение с подкреплением для достижения адаптивной и безопасной управляемости верхним корпусом гуманоидов. Предложенная система позволяет эффективно моделировать как сопротивление при контакте, так и направляющие взаимодействия, обеспечивая плавность и естественность движений. Способны ли подобные разработки приблизить нас к созданию роботов, способных безопасно и эффективно сотрудничать с людьми в реальных условиях?

Танцуя с Неизбежным: Безопасность в Человеко-Роботном Взаимодействии

Традиционные системы управления роботами часто уступают в податливости, необходимой для безопасного взаимодействия с людьми, что может приводить к травмам или дискомфорту. Ограниченная адаптивность к переменным силам и намерениям человека препятствует эффективной совместной работе.

Для достижения истинной совместной робототехники требуются фреймворки, способные адаптироваться к различным силам контакта и намерениям человека, предвидеть и реагировать на действия партнера, обеспечивая плавное и безопасное взаимодействие.

В ходе взаимодействия с внешней средой, GentleHumanoid демонстрирует более низкие и стабильные усилия во всех звеньях верхней части тела по сравнению с базовыми методами (Vanilla-RL и Extreme-RL), что указывает на более безопасные и податливые реакции при контакте.
В ходе взаимодействия с внешней средой, GentleHumanoid демонстрирует более низкие и стабильные усилия во всех звеньях верхней части тела по сравнению с базовыми методами (Vanilla-RL и Extreme-RL), что указывает на более безопасные и податливые реакции при контакте.

Фреймворк GentleHumanoid интегрирует импеданс-управление и отслеживание движения для обеспечения податливости всего тела, демонстрируя более безопасное взаимодействие по сравнению с существующими методами.

Порой, порядок рождается не из четких инструкций, а из умения подстроиться под непредсказуемость, и именно в этом танце хаоса и адаптации скрывается истинное понимание.

Моделирование Прикосновения: Физика Взаимодействия

В разработке GentleHumanoid используется Spring-Based Formulation для точного моделирования сил взаимодействия, учитывающего как Resistive Contact, так и Guiding Contact.

Точное моделирование Guiding Contact требует данных о движении человека для обеспечения кинематической корректности и предотвращения неестественных движений. Применение данных о человеческой моторике создает более плавные и реалистичные взаимодействия.

В отличие от базовых методов (Vanilla-RL и Extreme-RL), которые демонстрируют непостоянную податливость и высокие пиковые значения усилий или колебания, GentleHumanoid с настраиваемыми пределами усилий поддерживает безопасное взаимодействие, удерживая контактные усилия в пределах заданных порогов, как показывают показания датчика силы (Н).
В отличие от базовых методов (Vanilla-RL и Extreme-RL), которые демонстрируют непостоянную податливость и высокие пиковые значения усилий или колебания, GentleHumanoid с настраиваемыми пределами усилий поддерживает безопасное взаимодействие, удерживая контактные усилия в пределах заданных порогов, как показывают показания датчика силы (Н).

Интеграция данных о человеческом движении обеспечивает не только безопасность, но и эффективность взаимодействия робота с человеком, создавая интуитивные и предсказуемые реакции.

Адаптивное Отслеживание: Перенос из Симуляции в Реальность

В рамках разработки GentleHumanoid используется политика отслеживания движения для обеспечения плавного и отзывчивого взаимодействия робота с окружающей средой. Данная политика критически важна для безопасного и эффективного функционирования в динамичных условиях.

Обучение данной политики осуществляется с применением методов обучения с подкреплением, оптимизируя производительность робота в сложных сценариях. Процесс обучения направлен на максимизацию вознаграждения за успешное выполнение движения.

Для улучшения переноса обучения из симуляции в реальный мир применяется архитектура «Учитель-Ученик», уточняющая политику на основе данных, полученных в реальных условиях, минимизируя расхождения между симуляцией и реальностью.

Валидация и Практическое Применение: От Лаборатории к Реальному Миру

Фреймворк GentleHumanoid был всесторонне протестирован на гуманоидном роботе Unitree G1 с использованием коммерческих датчиков силы и тактильных датчиков ёмкостного типа для количественной оценки сил контакта. Проведенные испытания включали оценку взаимодействия робота с человеком в различных сценариях.

Демонстрируемые приложения включают Hugging Evaluation – оценку способности робота адаптироваться к различным формам тела – и оказание помощи при подъеме из положения сидя. В ходе Hugging Evaluation, GentleHumanoid достиг пиковой силы взаимодействия в 10 Н, значительно ниже, чем у Vanilla-RL (20+ Н) и Extreme-RL (13+ Н).

Дополнительная валидация проводилась посредством Soft-Object Manipulation, демонстрируя универсальность фреймворка за пределами статического взаимодействия. Робот успешно манипулировал воздушным шаром, не повредив его, в то время как базовые методы приводили к его деформации. Иногда поломка – это не ошибка, а сигнал о скрытых закономерностях.

Интуитивное Сотрудничество: Взгляд в Будущее

Интеграция с системой Locomotion Teleoperation позволяет использовать разработанный фреймворк GentleHumanoid для интуитивного управления ходьбой робота и активации заранее определенных движений, расширяя возможности телеоператорского управления.

Механизм пороговой оценки силы обеспечивает безопасное физическое взаимодействие с окружающей средой и пользователем, ограничивая величину приложенных усилий. Это критически важно для предотвращения повреждений как робота, так и объектов, с которыми он взаимодействует.

В дальнейшем планируется расширение области применения фреймворка GentleHumanoid и повышение его устойчивости в динамичных и непредсказуемых условиях, адаптируя систему к различным типам поверхностей и оптимизируя алгоритмы управления.

Исследование, представленное в данной работе, демонстрирует стремление к созданию систем, способных адаптироваться и взаимодействовать с окружающей средой, что перекликается с глубокой философской мыслью Давида Гильберта: «Мы должны знать. Мы будем знать». GentleHumanoid, используя сочетание управления импедансом и обучения с подкреплением, фактически проводит своего рода «реверс-инжиниринг» взаимодействия человека и робота, стремясь понять и воспроизвести естественную податливость движений. Это позволяет роботу не просто выполнять заранее запрограммированные действия, но и адаптироваться к непредсказуемым силам и изменениям, что является ключевым аспектом безопасного и эффективного взаимодействия в условиях контакта с человеком и объектами. Подобный подход к управлению роботами демонстрирует, что истинное понимание системы открывает путь к её совершенствованию и адаптации.

Что дальше?

Представленная работа, хоть и демонстрирует заметный прогресс в области достижения податливого управления гуманоидными роботами, оставляет открытым ряд вопросов, которые, как показывает опыт, всегда возникают на границе кажущегося совершенства. Построение системы, способной адаптироваться к непредсказуемости человеческого взаимодействия, требует не просто точной модели силы, но и понимания самой природы этой непредсказуемости. Иначе говоря, необходимо выйти за рамки реактивного управления и перейти к проактивному предвидению намерений, что, как известно, является задачей, близкой к неразрешимой.

Особый интерес представляет вопрос о масштабируемости предложенного подхода. Легко показать работоспособность системы в контролируемой среде, но сохранит ли она свою эффективность при увеличении сложности взаимодействия, например, при одновременном взаимодействии с несколькими людьми или при работе с объектами различной формы и массы? Очевидно, что для ответа на этот вопрос потребуется разработка новых методов обучения, способных учитывать широкий спектр возможных сценариев и адаптироваться к новым условиям в реальном времени.

В конечном счете, представленная работа – это лишь очередной шаг на пути к созданию действительно разумных и безопасных роботов-гуманоидов. И, как показывает история, каждый шаг вперед неизбежно порождает новые вопросы, требующие новых ответов. Посему, правила существуют, чтобы их проверять. Понять систему – значит взломать её, умом или руками.

Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2511.04679.pdf

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

Смотрите также:

2025-11-07 20:28