Робофутбол: Обучение гуманоидных роботов сложным навыкам

Автор: Денис Аветисян

В новой работе представлена прогрессивная система, позволяющая роботам осваивать навыки игры в футбол, от точного движения до адаптации к реальным 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"

Разработана комплексная система <span class="katex-eq" data-katex-display="false">PAiD</span>, позволяющая гуманоидному роботу освоить навыки футбола посредством последовательного обучения: от адаптации движений человека и отслеживания мяча без учета помех, через обобщение навыков удара по неподвижным и катящимся мячам с использованием визуального восприятия, до преодоления разрыва между симуляцией и реальностью за счет согласования динамики контакта и учета физически обоснованного шума, что в конечном итоге позволило успешно развернуть систему на платформе Unitree G1. — Разработана комплексная система $PAiD$ , позволяющая гуманоидному роботу освоить навыки футбола посредством последовательного обучения: от адаптации движений человека и отслеживания мяча без учета помех, через обобщение навыков удара по неподвижным и катящимся мячам с использованием визуального восприятия, до преодоления разрыва между симуляцией и реальностью за счет согласования динамики контакта и учета физически обоснованного шума, что в конечном итоге позволило успешно развернуть систему на платформе Unitree G1.

Предложенная PAiD-структура объединяет сбор данных о движении, восприятие окружения и перенос обучения из симуляции в реальный мир для повышения эффективности и надежности футбольных навыков гуманоидных роботов.

Обучение гуманоидных роботов сложным манипуляциям, таким как игра в футбол, представляет собой серьезную проблему из-за необходимости тесной интеграции восприятия и управления. В данной работе, ‘Learning Soccer Skills for Humanoid Robots: A Progressive Perception-Action Framework’, предложен новый подход PAiD, основанный на последовательном обучении — от воспроизведения движений человека до обобщения восприятия и переноса в реальный мир. Этот метод позволяет добиться высокой точности ударов по мячу и устойчивой работы робота в различных условиях, включая неподвижный или катящийся мяч, разные позиции и возмущения. Сможет ли подобный поэтапный подход стать основой для создания более сложных и адаптивных навыков у гуманоидных роботов в широком спектре задач?

Раскрытие Сложности: Футбольные Роботы и Искусство Адаптации

Программирование роботов для игры в футбол представляется задачей, сложность которой часто недооценивается. Успешное выполнение даже базовых действий требует одновременной координации множества факторов: точного восприятия окружающей среды, включая положение мяча и других игроков, выработки оптимальной стратегии действий и, наконец, реализации этих действий посредством сложной системы моторов и сенсоров. Роботы должны не просто двигаться, но и адаптироваться к постоянно меняющейся ситуации на поле, предсказывать траектории движения мяча и соперников, а также координировать свои действия с другими членами команды. Это требует не только разработки сложных алгоритмов управления, но и создания систем, способных к обучению и адаптации в реальном времени, что делает задачу значительно более трудоемкой, чем может показаться на первый взгляд.

Традиционные подходы к программированию роботов для игры в футбол часто сталкиваются с серьезными трудностями из-за высокой размерности и динамичности игровой среды. Огромное количество возможных состояний — положение каждого игрока и мяча, их скорости, углы обзора — создает экспоненциально растущее пространство поиска оптимальных стратегий. Кроме того, непредсказуемость движения мяча и соперников требует от роботов мгновенной адаптации и принятия решений в условиях неопределенности. В результате, алгоритмы, успешно работающие в лабораторных условиях, демонстрируют ограниченную эффективность в реальной игре, где столкновения, изменения освещения и другие факторы вносят значительные помехи. Поэтому, для создания действительно автономных футбольных роботов необходимы новые методы, способные эффективно справляться с этой сложностью и обеспечивать надежную производительность в динамически меняющейся обстановке.

Достижение человеческого уровня ловкости и адаптивности в робототехнике требует принципиально новой методологии освоения и переноса навыков. Традиционные подходы, основанные на жестком программировании каждого движения, оказываются неэффективными в динамичной и непредсказуемой среде, такой как футбольное поле. Вместо этого, исследователи сосредотачиваются на разработке систем, способных к обучению с подкреплением и имитации, позволяющих роботам самостоятельно приобретать и совершенствовать навыки, аналогично тому, как это делают люди. Ключевым аспектом является создание алгоритмов, которые позволяют эффективно переносить полученные навыки из одной ситуации в другую, адаптируясь к изменяющимся условиям и непредсказуемому поведению соперников. Такая гибкость требует интеграции различных методов машинного обучения, включая глубокое обучение и обучение с подкреплением, а также разработки новых архитектур нейронных сетей, способных к быстрому и эффективному обучению.

Определение релевантной информации об окружающей среде, так называемого «пространства наблюдений», является ключевым фактором для эффективного управления роботами-футболистами. Игнорирование или избыточное включение неважных данных может привести к перегрузке системы и снижению её способности к принятию быстрых и точных решений. Правильно спроектированное пространство наблюдений должно содержать только ту информацию, которая непосредственно влияет на текущие и будущие действия робота, такую как положение мяча, позиция соперников и собственные координаты. Оптимизация этого пространства требует тщательного анализа и баланса между полнотой информации и вычислительной сложностью, что напрямую влияет на способность робота адаптироваться к динамично меняющейся игровой ситуации и успешно выполнять поставленные задачи. Именно умение эффективно обрабатывать и интерпретировать релевантные данные позволяет роботу демонстрировать разумное поведение и достигать высоких результатов в соревновательном контексте.

Анализ точности ударов по мячу в различных точках поля показывает, что успешность и точность ударов зависят от типа мяча - стационарного (a, b) или движущегося (c, d). — Анализ точности ударов по мячу в различных точках поля показывает, что успешность и точность ударов зависят от типа мяча — стационарного (a, b) или движущегося (c, d).

PAiD: Многоэтапный Подход к Совершенству Навыков

В основе PAiD — последовательный трехэтапный подход к обучению человекоподобных роботов игре в футбол. Первый этап, Освоение Двигательных Навыков, фокусируется на изучении базовых навыков, таких как удары по мячу, посредством анализа движений человека и адаптивной выборки данных. Второй этап, Интеграция Восприятия и Действий, направлен на обобщение этих навыков для работы с различными положениями мяча, используя облегченные методы восприятия и систему вознаграждений за выполнение задач. Завершающий этап, Перенос из Симуляции в Реальность, призван обеспечить надежную производительность робота в реальном физическом мире, преодолевая разрыв между виртуальной средой и практическими условиями.

Первоначально, разнообразные навыки ударов по мячу осваиваются на основе демонстраций, выполненных человеком, с использованием технологии отслеживания движений всего тела (Whole-Body Motion Tracking). Этот процесс включает сбор данных о траекториях движений человека при выполнении различных типов ударов. Для повышения эффективности обучения применяется адаптивная выборка (Adaptive Sampling), которая позволяет фокусироваться на наиболее информативных кадрах и движениях, оптимизируя процесс обучения и снижая вычислительные затраты. Адаптивная выборка динамически определяет, какие кадры наиболее важны для освоения навыка, и приоритезирует их обработку, что приводит к более быстрому и точному обучению робота.

Этап интеграции восприятия и действия использует облегченное восприятие окружающей среды и систему вознаграждений за выполнение задач для обобщения навыков, полученных на предыдущем этапе, на различные положения мяча. Облегченное восприятие позволяет роботу эффективно обрабатывать визуальную информацию, необходимую для определения местоположения мяча, в то время как система вознаграждений стимулирует адаптацию навыков к меняющимся условиям. Это достигается путем предоставления положительных сигналов при успешном выполнении удара по мячу, находящемуся в различных позициях, и корректировки стратегии при неудачных попытках, что способствует повышению надежности и точности выполнения навыков в динамичной среде.

Этап переноса из симуляции в реальный мир (Sim-to-Real Transfer) направлен на преодоление разрыва между виртуальной средой и физической реальностью, обеспечивая надежную работу робота в реальных условиях. В результате применения данного этапа была достигнута эффективность выполнения ударов по мячу на уровне 91.3%, а также успешное перехватывание мяча при движении — 71.9%. Данные показатели демонстрируют способность системы обобщать навыки, полученные в симуляции, и успешно применять их в физическом мире, что является ключевым фактором для достижения высокой производительности в задачах, таких как человекоподобный футбол.

После идентификации параметров симуляция адекватно воспроизводит физическое поведение футбольного мяча как при падении, так и при качении, что подтверждено сравнением экспериментальных и смоделированных данных.

Преодоление Разрыва Реальности: Калибровка и Надежность

На этапе переноса обучения из симуляции в реальность используется идентификация контактной динамики для калибровки физических свойств мяча в симуляции, что повышает её достоверность. Данный процесс предполагает определение параметров, описывающих взаимодействие мяча с окружающей средой, таких как коэффициент трения и упругости, на основе анализа данных о контактных силах и деформациях. Точная калибровка этих параметров позволяет уменьшить расхождение между поведением мяча в симуляции и в реальном мире, что критически важно для успешного переноса обученной политики управления.

Доменная рандомизация представляет собой метод обучения, при котором в процессе симуляции вводятся случайные вариации параметров окружающей среды и объекта. Эти вариации включают, но не ограничиваются, изменения в текстурах, освещении, трении, массе и других физических характеристиках. Введение таких вариаций позволяет обучить политику (стратегию управления) устойчивость к непредсказуемым условиям, которые могут возникнуть в реальном мире. Это достигается за счет того, что политика обучается обобщать свои действия, а не запоминать конкретные параметры симуляции, что значительно повышает ее надежность при переносе в реальную среду и улучшает способность адаптироваться к непредвиденным обстоятельствам.

Оптимизация параметров симуляции осуществляется посредством стратегии адаптации ковариационной матрицы (CMA-ES). CMA-ES представляет собой алгоритм эволюционной оптимизации, эффективно работающий в высокоразмерных пространствах параметров. В контексте переноса симуляции в реальность, CMA-ES используется для тонкой настройки физических свойств симуляции, таких как масса, трение и упругость, для минимизации расхождений между симуляцией и реальным миром. Алгоритм итеративно модифицирует параметры симуляции, оценивая производительность политики обучения в каждой итерации, и адаптирует ковариационную матрицу для более эффективного поиска оптимальных значений. Это позволяет автоматически находить параметры симуляции, которые максимизируют обобщающую способность обученной политики и обеспечивают успешный перенос навыков в реальную среду.

Процесс переноса навыков осуществляется на основе алгоритма Proximal Policy Optimization (PPO) и формализации задачи как Марковского процесса принятия решений (MDP). Использование PPO в рамках MDP обеспечивает стабильное и эффективное обучение агента в симуляции, что, в свою очередь, позволяет достичь конкурентоспособных или лидирующих показателей средней абсолютной ошибки положения суставов (Global Mean Per-Joint Position Error — G-MPJPE) по сравнению с результатами, полученными с использованием алгоритмов GMT, Any2Track, TWIST2 и BeyondMimic. Данный подход позволяет минимизировать расхождение между обучением в симуляции и реальным миром, обеспечивая надежный перенос навыков.

Стратегия размещения шара основана на случайной выборке позиций внутри допустимых секторов, соответствующих каждой опорной траектории (обозначены точками), что обеспечивает обобщение политики на широком рабочем пространстве.

К Адаптивным и Интеллектуальным Футобольным Роботам

Фреймворк PAiD представляет собой перспективный подход к решению сложных задач для роботов, таких как игра в футбол в человекоподобном формате. Данная архитектура позволяет создавать более адаптивных и интеллектуальных роботов, разбивая сложную задачу на управляемые компоненты и используя современные методы обучения движениям, восприятия и переноса опыта из симуляции в реальный мир. В отличие от традиционных подходов, PAiD не ограничивается жестким программированием поведения, а позволяет роботам обучаться и совершенствоваться в процессе взаимодействия с окружающей средой, что открывает возможности для более гибкого и эффективного выполнения задач в динамичных и непредсказуемых условиях. Благодаря своей модульной структуре и способности к обобщению, PAiD является ключевым шагом на пути к созданию действительно автономных и интеллектуальных роботизированных систем.

Значительный прогресс в создании адаптивных футбольных роботов достигнут благодаря декомпозиции сложной задачи на отдельные компоненты и использованию современных достижений в области обучения движениям, восприятия и переноса опыта из симуляции в реальный мир. Этот подход позволяет роботам не просто выполнять заранее запрограммированные действия, но и обучаться новым навыкам, адаптироваться к меняющимся условиям игры и эффективно взаимодействовать с окружением. Обучение движениям обеспечивает плавность и точность выполнения действий, восприятие позволяет роботу понимать происходящее на поле и принимать обоснованные решения, а перенос опыта из симуляции значительно ускоряет процесс обучения и повышает надежность работы в реальных условиях. Такое сочетание технологий открывает путь к созданию действительно интеллектуальных роботов, способных к самостоятельному обучению и решению сложных задач.

Разработанная методология, изначально протестированная в контексте робофутбола, обладает значительным потенциалом для адаптации к широкому спектру задач, требующих от роботов освоения сложных навыков и обобщения полученного опыта. Принципы декомпозиции задачи, использования современных алгоритмов обучения с подкреплением и эффективного переноса знаний из симуляции в реальный мир применимы к различным сферам, включая промышленные манипуляции, поисково-спасательные операции, а также создание автономных систем для работы в неструктурированной среде. Успешная реализация подобного подхода позволит роботам не просто выполнять заранее запрограммированные действия, а самостоятельно адаптироваться к изменяющимся условиям и эффективно решать новые задачи, значительно расширяя область их применения и повышая степень автономности.

В дальнейшем, исследования сосредоточены на углублении и совершенствовании разработанной PAiD-структуры, с целью раскрытия её полного потенциала. Особое внимание уделяется изучению и внедрению передовых алгоритмов машинного обучения, включая методы обучения с подкреплением и глубокого обучения, для повышения способности роботов адаптироваться к непредсказуемым игровым ситуациям и оптимизировать их поведение. Предполагается, что усовершенствованные алгоритмы позволят значительно улучшить координацию движений, точность выполнения задач и общую эффективность роботов-футболистов, открывая новые возможности для реализации сложных робототехнических систем и расширяя сферу их применения за пределы спортивных соревнований.

Исследование демонстрирует, что создание устойчивых навыков для гуманоидных роботов требует не просто программирования действий, но и формирования целой экосистемы восприятия и адаптации. PAiD, представленный в работе, — это не жесткий алгоритм, а скорее, среда, в которой робот учится, взаимодействуя с окружением и корректируя свои движения. Как говорил Анри Пуанкаре: «Наука не есть совокупность фактов, а совокупность организованных идей». Именно организация, постепенная интеграция восприятия и действий, позволяет роботу не просто выполнить задачу, но и адаптироваться к непредсказуемости реального мира, что особенно важно для сложных навыков, таких как игра в футбол. Этот подход подтверждает мысль о том, что системы растут, а не строятся.

Куда Ведет Игра?

Представленный каркас PAiD, безусловно, демонстрирует прогресс в обучении человекоподобных роботов сложным двигательным навыкам, однако в каждом удачном пасе скрыт страх перед неизбежной деградацией. Иллюзия “прогрессивной интеграции” — лишь отсрочка столкновения с хаосом реального мира. Настоящая проблема не в оптимизации траектории, а в признании, что любая архитектура обречена на вырождение через три релиза, когда меняется освещение или качество газона.

Надежда на “сим-в-реальность” перенос — форма отрицания энтропии. Более плодотворным представляется не стремление к идеальной симуляции, а разработка систем, способных к быстрой адаптации и самовосстановлению. Следующим этапом видится не усложнение моделирования, а создание роботов, способных учиться непосредственно в условиях непредсказуемости, используя ошибки как строительный материал.

В конечном итоге, задача состоит не в создании робота-футболиста, а в понимании, как любая сложная система балансирует между порядком и хаосом. Каждый новый навык — это лишь временная передышка, а настоящая игра — это постоянная борьба с неумолимым ростом неопределенности. И в этой борьбе побеждает не тот, кто строит более сложные модели, а тот, кто умеет быстрее адаптироваться к их неизбежному разрушению.

Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2602.05310.pdf

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

Смотрите также:

2026-02-07 00:21