Des chercheurs en Chine et à Hong Kong ont développé un nouveau intelligence artificielle (AI) Cadre d’apprentissage qui enseigne aux robots humanoïdes à se lever d’une position inactive incroyablement rapidement quelle que soit sa position ou leur terrain.
Bien que la recherche n’ait pas encore été soumise pour les pairs, l’équipe a publié ses résultats le 12 février Githuby compris un papier téléchargé sur le arxiv Base de données Preprint, aux côtés d’une vidéo démontrant leur cadre en action.
La vidéo montre un humanoïde bipède s’élevant pour se tenir debout après s’être allongé sur le dos, assis contre un mur, allongé sur un canapé et s’inclinant sur une chaise. Les chercheurs ont également testé la capacité du robot humanoïde à se redresser sur des terrains et des pentes variables – y compris une route en pierre, une pente de verre et tout en s’appuyant contre un arbre.
Ils ont même tenté de perturber le robot en le frappant ou en le coupant pendant qu’il essayait de se lever. Dans chaque scénario, le robot peut être vu s’adapter à son environnement et est montré debout avec succès.
Cette capacité remarquable à être renversée, puis à se relever, c’est grâce au système appelé « Humanoid Standup Control » (hôte). Les scientifiques ont obtenu cela avec apprentissage du renforcementun type d’apprentissage automatique où l’agent (dans ce cas le cadre de l’hôte) tente d’effectuer une tâche par essais et erreurs. Essentiellement, le robot prend une action, et si cette action entraîne un résultat positif, il est envoyé un signal de récompense qui l’encourage à prendre cette action la prochaine fois qu’il se trouve dans un état similaire.
Se lever à l’occasion
Le système de l’équipe était un peu plus compliqué que cela, en utilisant quatre groupes de récompense distincts pour des commentaires plus ciblés, ainsi qu’une série de contraintes de mouvement, notamment le lissage de mouvement et les limites de vitesse pour empêcher les mouvements erratiques ou violents. Une force de traction verticale a également été appliquée lors de la formation initiale pour aider à diriger les premières étapes du processus d’apprentissage.
Le cadre de l’hôte a été initialement formé aux simulations en utilisant le Simulateur de gym Isaacun environnement de simulation physique développé par Nvidia. Une fois le cadre suffisamment formé sur les simulations, elle a été déployée dans un Uniree G1 Humanoid Robot Pour les tests expérimentaux, dont les résultats sont démontrés dans la vidéo.
« Les résultats expérimentaux avec le robot humanoïde Uniree G1 montrent des mouvements debout lisses, stables et robustes dans une variété de scénarios du monde réel », ont écrit les scientifiques dans l’étude. « Dans l’attente, ce travail ouvre la voie à l’intégration du contrôle de la maintenance dans les systèmes humanoïdes existants, avec le potentiel d’élargir leur applicabilité réelle. »
Se lever peut sembler une seconde nature à nous humains, mais c’est quelque chose que les robots humanoïdes ont eu du mal à reproduire dans le passé, comme vous pouvez glaner à partir d’un Montage de robots tombant et incapable de revenir à une position verticale. Enseigner un robot à marcher ou courir comme un être humain C’est une chose, mais pour être utile dans le monde réel, ils doivent être capables de gérer des situations difficiles comme l’attemble, le trébuchement et la chute.
