Инженери от Калифорнийския университет в Бъркли и Станфордския университет разработиха система с изкуствен интелект, наречена BeyondMimic, която позволява на хуманоидни роботи да усвояват сложни динамични действия – от бягане до удари с крак с въртене и акробатично превъртане настрани.
Традиционните подходи за управление на антропоморфни роботи срещат ограничения при възпроизвеждането на човешки двигателни умения. Обикновено разработчиците трябва да дефинират специализирани функции за възнаграждение, да настройват физически параметри и да обучават отделни алгоритми от нулата за всяко конкретно умение.
При опити за комбиниране на различни движения роботите често губят равновесие или демонстрират неестествена кинематика на походката.
Новата система BeyondMimic, описана в Science Robotics, използва двустепенна архитектура, която съчетава дълбоко обучение с подкрепление (deep reinforcement learning) и генеративен дифузионен модел.
Като набор за обучение инженерите използват приблизително два часа и половина данни за човешки движения в дигитален формат.
На първия етап алгоритъмът за обучение с подкрепление настройва проследяването на позициите на крайниците спрямо референтна точка в торса на робота. Тази схема намалява чувствителността към пространствени отклонения и поддържа координацията при наличие на външни смущения.
Второто ниво на системата е предназначено за синтезиране и комбиниране на двигателни умения. Генеративният модел работи на принципа на управляваната дифузия: той генерира планове за действие, като постепенно премахва шума от компресираното математическо представяне на движенията.
Този подход позволява на робота да изпълнява непознати досега задачи, без да се налага преобучение на контролера. Корекцията на траекторията, избягването на препятствия и управлението на посоката се извършват в реално време чрез математически целеви функции.
Ефективността на алгоритъма е потвърдена чрез физически тестове с помощта на предлагания на пазара хуманоиден робот Unitree G1.
В реални условия роботът е изпълнил 21 динамични сценария, включително удари с крак с въртене, спринт, скокове със завъртане на 180 и 360 градуса, балансиране на един крак и акробатично колело със завършващо приземяване.
