роботы

Роботы-гуманоиды обучаются паркуру по видео с людьми

Роботы постепенно осваивают все более сложные движения. Новая разработка позволяет гуманоидным машинам выполнять элементы паркура: перепрыгивать препятствия, взбираться на возвышенности, адаптироваться к обстановке.
Автор Наука Mail
Робот преодолевает препятствия
Робот Unitree G1 успешно преодолевает препятствия высотой до 1,25 м Источник: arXiv

Исследовательская группа из Amazon Frontier AI & Robotics (FAR) и Калифорнийского университета представила систему perceptive humanoid parkour (PHP) — технологию, которая позволяет роботам-гуманоидам ловко двигаться, бегать, прыгать и преодолевать препятствия в разных условиях: от городской среды до природных ландшафтов.

В основе подхода лежит обучение вычислительных модулей на видеозаписях с людьми, занимающимися паркуром. Как отмечают авторы разработки, хотя роботы-гуманоиды уже неплохо ходят и передвигаются, им пока не удается повторить человеческую ловкость и способность быстро подстраиваться под сложные динамические движения.

Для динамического паркура в сложных условиях требуется не только устойчивость на низком уровне, но и выразительность движений, свойственная человеку, способность комбинировать навыки в долгосрочной перспективе и принятие решений на основе восприятия
Чжэнь У
один их авторов разработки

Работу над системой ученые начали с записи видео, где люди занимаются паркуром. Затем разбили все движения на простые элементы — как конструктор: прыжок, шаг, поворот. Эти элементы загрузили в программу и с помощью обучения с подкреплением (reinforcement learning) научили робота их повторять.

Робот тренировался методом проб и ошибок, постепенно улучшая точность движений с учетом своих физических возможностей. наконец, все отдельные навыки объединили в одну систему. Теперь робот видит препятствие с помощью камер, анализирует его и сам решает, как лучше его преодолеть — прыгнуть, взобраться или обойти.

вариации паркура, синтезированные с помощью сопоставления движений
Робот тренировался методом проб и ошибокИсточник: arXiv

Систему протестировали на человекоподобном роботе Unitree G1. Результаты впечатляют: робот успешно преодолевал препятствия высотой до 1,25 м (96% его роста), адаптируясь к изменениям в реальном времени.

Разработчики считают, что этот подход можно применить для обучения роботов другим сложным движениям и моделям поведения. В перспективе технология поможет создавать машины, способные перемещаться с человеческой ловкостью, например, в поисково-спасательных операциях или при обследовании опасных зон.

Ранее Наука Mail рассказывала, что в Японии представили робота-священника.