Танцующая робототехника: Полное владение телом для покорения любой местности

Автор: Денис Аветисян

Новый подход к управлению человекоподобными роботами позволяет им уверенно передвигаться по сложным ландшафтам, используя все конечности и корпус.

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"

Разработанные алгоритмы управления демонстрируют способность робота к преодолению сложного рельефа, включая передвижение под низкими препятствиями, перешагивание через невысокие стены и платформы, а также подъем и спуск по крутым лестницам, при этом система обеспечивает восстановление устойчивости после падения в различных исходных положениях.

Иерархическая система управления, основанная на машинном обучении с подкреплением и визуальном анализе, обеспечивает устойчивое и адаптивное передвижение роботов в реальном времени.

Несмотря на значительные успехи в разработке локомоционных систем для гуманоидных роботов, большинство из них ограничиваются использованием ног, в то время как люди часто используют руки, колени и другие части тела для обеспечения устойчивости в сложных условиях. В данной работе представлена система ‘Locomotion Beyond Feet’ — комплексный подход к полнотелому перемещению гуманоидных роботов по крайне пересеченной местности, включая пространства под мебелью, низкие стены и крутые лестницы. Ключевым результатом является разработка иерархической системы, сочетающей в себе экспертные знания, закодированные в ключевых кадрах, обучение с подкреплением и визуальное распознавание навыков, для адаптации к разнообразным условиям. Способны ли такие системы обеспечить действительно автономную навигацию гуманоидных роботов в реальных, непредсказуемых средах?

Неизбежность Движения: Вызовы Динамичной Локомоции

Традиционные методы локомоции роботов, основанные на заранее запрограммированных траекториях или реактивных алгоритмах, часто оказываются неэффективными при столкновении со сложными ландшафтами и непредвиденными помехами. В отличие от живых организмов, способных мгновенно адаптироваться к изменяющимся условиям, большинство роботов испытывают трудности при движении по неровной местности, преодолении препятствий или сохранении равновесия под воздействием внешних сил. Ограниченная способность к адаптации снижает их надежность и универсальность, особенно в динамичных и непредсказуемых реальных условиях, таких как поисково-спасательные операции, исследование труднодоступных местностей или работа в условиях стихийных бедствий. Проблема усугубляется тем, что существующие системы часто полагаются на точные модели окружающей среды, которые не всегда соответствуют действительности, что приводит к ошибкам и сбоям в процессе навигации.

Традиционные методы локомоции роботов часто опираются на заранее запрограммированные движения или реактивное управление, что ограничивает их способность адаптироваться к меняющимся условиям. В отличие от живых организмов, способных мгновенно корректировать траекторию и распределять нагрузку для поддержания равновесия, большинство роботов демонстрируют хрупкость при столкновении с неожиданными препятствиями или неровностями поверхности. Запрограммированные последовательности движений не позволяют эффективно реагировать на непредвиденные ситуации, а реактивное управление, хоть и обеспечивает немедленный ответ, часто приводит к неустойчивости и неэффективности. Эта ограниченность в адаптивности существенно снижает надежность и универсальность роботов в реальных, неструктурированных средах, подчеркивая необходимость разработки более гибких и устойчивых систем управления.

Для достижения действительно динамичной и универсальной локомоции требуется фундаментальный сдвиг парадигмы в сторону управления всем телом и интеллектуальной адаптации навыков. Традиционные подходы, фокусирующиеся на отдельных конечностях или реактивном управлении, оказываются неэффективными в сложных и непредсказуемых условиях. Новая концепция предполагает одновременное координирование всех степеней свободы робота, позволяя ему активно использовать инерцию, гравитацию и взаимодействие с окружающей средой для поддержания равновесия и эффективного перемещения. Интеллектуальная адаптация навыков, основанная на алгоритмах машинного обучения и сенсорной информации, позволяет роботу не просто выполнять заранее запрограммированные движения, но и приспосабливаться к изменяющимся условиям, преодолевать препятствия и обучаться новым способам передвижения, приближаясь к гибкости и надежности, свойственным живым организмам.

Современные роботизированные системы, стремящиеся к динамичному передвижению, часто сталкиваются с трудностями при объединении восприятия окружающей среды, планирования траектории и непосредственного управления движением. Эта разобщенность приводит к снижению эффективности в реальных условиях, где непредсказуемые факторы, такие как неровная поверхность или внезапные препятствия, требуют мгновенной адаптации. Вместо плавного и координированного ответа, робот может демонстрировать замедление, потерю равновесия или даже полную остановку, поскольку системы восприятия и планирования не успевают обеспечить своевременную корректировку управляющих сигналов. Успешная интеграция этих трех ключевых компонентов представляется критически важной для создания действительно автономных и универсальных роботов, способных эффективно функционировать в сложных и изменчивых условиях.

Система объединяет интерактивное создание физически правдоподобных ключевых кадров, интерполяцию для получения траекторий, доменную рандомизацию и планирование навыков на основе данных с датчиков глубины и инерциальных измерений, обеспечивая адаптивное поведение робота.

Преодоление Границ: Локомоция, Выходящая за Рамки Ног

Представляется ‘Locomotion Beyond Feet’ — комплексная платформа, предназначенная для обеспечения надежного преодоления сложных полос препятствий с использованием полнотелого управления гуманоидными роботами. Данная платформа обеспечивает интеграцию восприятия окружающей среды, планирования траектории и управления движением в единую иерархическую структуру. Это позволяет роботу адаптироваться к различным условиям и эффективно справляться с задачами, требующими координации всего тела для поддержания равновесия и устойчивости при движении по неровной местности или при преодолении препятствий. Платформа ориентирована на обеспечение надежности и устойчивости при выполнении сложных локомотивных задач.

В основе предлагаемого подхода лежит использование “ключевых кадров” (Keyframe Motion) для кодирования знаний о моторных навыках человека. Данная методика предполагает создание набора ключевых положений тела, определяющих последовательность движения. Каждый ключевой кадр описывает положение суставов и конечностей, а система интерполирует между этими кадрами, генерируя плавную и динамичную траекторию движения. Кодирование знаний о моторных навыках в виде ключевых кадров позволяет создавать реалистичные и эффективные алгоритмы управления для гуманоидных роботов, обеспечивая основу для выполнения сложных двигательных задач и адаптации к различным условиям окружающей среды.

Интерфейс пользователя с учётом физики (Physics-Aware GUI) предоставляет возможность интуитивного проектирования и проверки траекторий движения робота. Данный интерфейс позволяет дизайнерам задавать позы и траектории, а затем автоматически оценивать их физическую реализуемость, предотвращая столкновения и обеспечивая устойчивость. В процессе проектирования система проводит симуляцию динамики движения, учитывая массу, инерцию и другие физические параметры робота, что позволяет выявлять потенциальные проблемы на ранней стадии. Это обеспечивает безопасность и надежность разрабатываемых движений, минимизируя необходимость дорогостоящих и трудоемких физических тестов.

Система использует иерархическую структуру, объединяющую визуальное восприятие, планирование движения и управление для повышения адаптивности и устойчивости. Визуальное восприятие обеспечивает сбор информации об окружающей среде и препятствиях. Данные поступают на уровень планирования движения, где формируется траектория и последовательность действий. Уровень управления реализует запланированное движение, осуществляя контроль над суставами и обеспечивая стабильность. Иерархическая организация позволяет системе эффективно реагировать на изменения в окружающей среде, корректируя планы и обеспечивая надежное выполнение задач даже в сложных условиях. Разделение функций упрощает разработку и отладку отдельных компонентов, а также повышает общую надежность системы.

Робот испытывался на преодоление различных препятствий, включая низкие пространства под стульями, платформы и стены высотой до колена, а также крутые лестницы, представляющие собой значительные трудности в масштабе робота.

Обучение Адаптации: Укрепление Навыков Локомоции

Политики отслеживания движения (Motion Tracking Policies) обучаются с использованием обучения с подкреплением (Reinforcement Learning, RL) для обеспечения надежного выполнения ключевых движений и адаптации к неопределенностям окружающей среды. В процессе обучения RL агент взаимодействует со средой, получая вознаграждение за успешное выполнение движений и штрафы за отклонения. Это позволяет политике научиться оптимальной стратегии управления, которая учитывает различные факторы, такие как положение суставов, скорость и внешние возмущения. Обученные политики способны выполнять ключевые движения даже при наличии шумов в сенсорных данных или при изменениях в динамике робота, что обеспечивает повышенную устойчивость и надежность.

Для повышения способности к обобщению обученных политик в различных условиях окружающей среды используется метод доменной рандомизации. Данный подход предполагает тренировку политик на широком спектре симулированных сред, отличающихся параметрами, такими как трение поверхности, масса объекта, задержки в сенсорах и визуальные характеристики. В процессе обучения, политика подвергается воздействию случайных изменений в этих параметрах, что позволяет ей научиться адаптироваться к непредвиденным вариациям и обеспечивать устойчивую работу в реальных условиях, которые могут значительно отличаться от тренировочной среды. Использование доменной рандомизации снижает потребность в точной калибровке симуляции под конкретную реальную обстановку и повышает надежность работы робота в непредсказуемых ситуациях.

Обученные политики позволяют роботу динамически корректировать походку и положение тела в ответ на неожиданные возмущения. Это достигается за счет способности политик генерировать управляющие сигналы, адаптирующие траекторию движения и распределение веса, компенсируя внешние силы и поддерживая устойчивость. Например, при внезапном толчке или изменении характеристик поверхности, политика может автоматически изменить длину шага, угол поворота стопы или положение центра тяжести для предотвращения падения и продолжения движения. Данная адаптивность является ключевым фактором для обеспечения надежной и эффективной локомоции в реальных, непредсказуемых условиях.

Иерархическое выполнение политик обеспечивает стабильную и эффективную локомоцию за счет интеграции выученных политик управления с проприоцептивной обратной связью. Это означает, что робот использует данные о положении и скорости своих суставов и звеньев (проприоцепция) для коррекции траектории движения, заданной выученной политикой. Такая интеграция позволяет компенсировать неточности моделирования, внешние возмущения и обеспечивать устойчивость при динамической адаптации к изменяющимся условиям окружающей среды. В результате достигается более надежное и эффективное передвижение робота, чем при использовании только заранее запрограммированных движений или реактивных стратегий.

Разработанная политика преодоления препятствий, предназначенная для стен высотой 12 см и платформ высотой 11 см, успешно обобщается на высоты от 9 до 14 см и от 8.5 до 13 см соответственно, а также демонстрирует успешное выполнение задач с различным порядком и количеством препятствий, например, двух стульев, без дополнительного обучения.

Восприятие и Реакция: Распознавая Сложность Местности

Визуальный классификатор навыков, являющийся ключевым компонентом системы, осуществляет прогнозирование оптимальных стратегий передвижения, основываясь исключительно на данных о глубине, полученных от стерео-рыбьеглазных камер. Этот подход позволяет роботу анализировать окружающую местность и автоматически выбирать наиболее подходящий способ перемещения, будь то обход препятствий, преодоление неровностей или адаптация к сложным ландшафтам. Классификатор не просто идентифицирует типы местности, но и предсказывает, какие навыки локомоции будут наиболее эффективными для успешного прохождения маршрута, обеспечивая тем самым высокую степень автономности и адаптивности в разнообразных условиях. Данная технология открывает возможности для создания роботов, способных к уверенному и безопасному передвижению в реальных, неструктурированных средах.

Для обеспечения эффективного восприятия местности и выбора оптимальной стратегии передвижения используется метод оценки глубины на основе технологии “Foundation Stereo”. Данный подход позволяет с высокой точностью реконструировать трехмерную структуру окружающего пространства, что критически важно для навигации по сложным ландшафтам. Достигнутая точность оценки глубины составляет 59 мм по среднеабсолютной ошибке (MAE) для каждого пикселя и 17 мм по метрике Chamfer Distance для облака точек, что свидетельствует о высокой детализации и надежности получаемой информации о рельефе. Такая точность позволяет системе эффективно классифицировать типы местности и выбирать наиболее подходящий способ передвижения, обеспечивая стабильное и маневренное перемещение в сложных условиях.

Система способна к идентификации и классификации различных типов местности, что позволяет ей выбирать наиболее подходящую стратегию передвижения. Анализируя данные, полученные от стереокамер, она различает такие поверхности, как ровные участки, наклонные плоскости, лестницы и препятствия. Эта классификация не является простой категоризацией, а предполагает оценку проходимости и потенциальных рисков, связанных с каждым типом местности. На основе этих данных система динамически адаптирует параметры локомоции, выбирая оптимальный режим ходьбы, бега или преодоления препятствий. Благодаря этому подходу, платформа демонстрирует повышенную устойчивость и эффективность при перемещении по сложным ландшафтам, имитируя способность человека адаптироваться к изменяющимся условиям окружающей среды.

Платформа ‘ToddlerBot’ демонстрирует впечатляющую способность к преодолению сложных полос препятствий благодаря тесной интеграции систем восприятия и управления движением. Это взаимодействие позволяет роботу не просто распознавать различные типы местности, но и оперативно выбирать наиболее подходящую стратегию передвижения, обеспечивая высокую маневренность и устойчивость. Подтверждением эффективности подхода служит точность классификации визуальных навыков, достигающая 93,9%, что свидетельствует о надежности системы в реальных условиях и открывает перспективы для создания более адаптивных и автономных робототехнических платформ.

Матрица неточностей классификатора визуальных навыков, оцененного на реальном наборе данных, демонстрирует способность системы различать навыки, такие как ползание ([a]), подлезание под стул ([b]), вставание ([c]), преодоление препятствий ([d]), подъём на платформу ([e]), спуск с платформы ([f]), ходьба ([g]) и подъём по лестнице ([h]).

Исследование, представленное в данной работе, демонстрирует, что адаптация к сложной местности требует от гуманоидных роботов не просто последовательности движений, но и способности к целостному управлению всем телом. Использование иерархической политики и глубокого обучения с подкреплением позволяет роботам формировать гибкие стратегии, опираясь на визуальную информацию и учитывая контакт с окружающей средой. Этот подход подчеркивает важность системного мышления при создании сложных систем, ведь, как говорил Джон фон Нейманн: «В науке не бывает абсолютной истины, лишь приближения к ней». Подобно эволюции систем, каждая архитектура робота проходит свой жизненный цикл, а задача исследователей — обеспечить ее максимально эффективную адаптацию к изменяющимся условиям.

Что дальше?

Представленная работа, безусловно, расширяет горизонты управления человекоподобными роботами, но, как и любое временное решение, лишь откладывает неизбежное. Акцент на адаптации к рельефу через визуальную классификацию — шаг вперёд, однако полагаться исключительно на распознавание окружающей среды — значит игнорировать её изменчивость. Каждая абстракция несёт груз прошлого, и классификатор, обученный на определённых типах местности, рано или поздно столкнётся с тем, чего не видел. Устойчивость кроется не в скорости реакции, а в способности к медленным изменениям, к постоянной переоценке собственной модели мира.

Перспективы развития очевидны: отход от жёстких ключевых кадров в пользу более органичного, непрерывного планирования траекторий. Более глубокая интеграция сенсорной информации, не ограничивающаяся зрением, но включающая тактильные ощущения и проприоцепцию. И, возможно, самое важное — переход от обучения на имитациях к истинному самообучению, где робот самостоятельно формирует свою стратегию передвижения, а не просто воспроизводит заданные шаблоны.

В конечном счёте, вопрос не в том, как заставить робота пройти по сложной местности, а в том, как создать систему, способную к эволюции, к адаптации к любой, даже непредвиденной, ситуации. Все системы стареют — вопрос лишь в том, делают ли они это достойно. Время — не метрика, а среда, в которой существуют системы, и только те, что умеют меняться вместе с ней, обречены на долголетие.

Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2601.03607.pdf

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

Смотрите также:

2026-01-08 06:43