Humanoidalne roboty zyskują ludzką zręczność i precyzję

instalki.pl 1 miesiąc temu

Zespół badaczy z Uniwersytetu Stanforda i Uniwersytetu Simona Frasera wprowadził innowacyjny system, który umożliwia robotom humanoidalnym dokładne odwzorowanie pełnych ruchów ciała człowieka w czasie rzeczywistym.

Dzięki wykorzystaniu danych z systemów przechwytywania ruchu oraz technik uczenia maszynowego, takich jak uczenie przez wzmacnianie i uczenie przez naśladownictwo, pozwala on robotom na wykonywanie złożonych zadań z precyzją i koordynacją porównywalną do ludzkiej.

Jak działa TWIST?

TWIST (Teleoperated Whole-Body Imitation System) wykorzystuje dane z systemów MoCap do śledzenia ruchów człowieka, które następnie są przekształcane na komendy sterujące dla robota. To tłumaczenie, zwane „retargetingiem”, jest konieczne, ponieważ roboty mają inne proporcje i możliwości niż ludzie. Program został przetestowany na robocie G1 firmy Unitree Robotics. Wykazano, iż nabył on zdolność do wykonywania różnorodnych zadań, takich jak podnoszenie przedmiotów, otwieranie drzwi czy choćby taniec.

TWIST (Teleoperated Whole-Body Imitation System) / Źródło: Yanjie Ze, arxiv.org

Dzięki zastosowaniu jednego, zunifikowanego modelu sieci neuronowej, TWIST umożliwia robotom wykonywanie skoordynowanych ruchów całego ciała. Wyróżnia się na tle wcześniejszych rozwiązań dzięki swojej umiejętności dokładnego odwzorowywania ludzkich ruchów w czasie rzeczywistym. Kluczową rolę odgrywa tu uczenie przez wzmacnianie, które pozwala robotom na samodzielne doskonalenie swoich umiejętności poprzez analizę informacji zwrotnych i dostosowywanie swoich działań w celu osiągnięcia lepszych rezultatów.

Proces szkolenia składa się z dwóch etapów:

  1. Etap nauczyciela: System uczy się, jak wykonywać ruchy, korzystając z danych o przyszłych pozycjach ciała. Dzięki temu może płynnie planować i przewidywać kolejne kroki.
  2. Etap ucznia: Następnie system trenuje się, bazując wyłącznie na bieżących danych, które byłyby dostępne podczas rzeczywistej pracy robota. Wykorzystuje do tego zarówno uczenie przez wzmacnianie, jak i klonowanie zachowań.

Potencjalne zastosowania

System TWIST otwiera nowe możliwości w zakresie zastosowania robotów w środowiskach, gdzie precyzyjne i skoordynowane ruchy są kluczowe. Może to obejmować prace w niebezpiecznych warunkach, pomoc w opiece nad osobami starszymi lub niepełnosprawnymi, a także zastosowania w przemyśle, gdzie wymagana jest wysoka precyzja i elastyczność.

Choć cała koncepcja robi duże wrażenie, ma jeszcze kilka wad. Cały proces sterowania robotem zdalnie opóźnia się o około 0,9 sekundy – większość czasu zajmuje ustalenie, gdzie robot ma się ruszyć, a reszta to przetwarzanie danych przez sztuczną inteligencję.

Naukowcy zwracają też uwagę na inne trudności:
– podczas pracy mogą wystąpić zakłócenia w obrazie (np. coś zasłania kamerę),
– brakuje czucia dotykowego, więc operator nie wie, co dokładnie „czuje” robot,
– silniki robota mogą się przegrzewać po 5–10 minutach intensywnego ruchu, zwłaszcza przy trudnych zadaniach, takich jak kucanie.

Czego roboty mogą nauczyć się od ryb?
AIRobotysztuczna inteligencjatechnika
Idź do oryginalnego materiału