В мире робототехники существует множество вызовов, и одним из самых сложных является обучение гуманоидных роботов двигаться так, как это делает человек. Исследователи из Китая представили решение этой проблемы с помощью системы HumanoidExo, описанной в недавней научной статье. Эта легкая носимая конструкция фиксирует полное движение человека, включая руки, торс и ноги, и преобразует его в структурированные данные, которые могут быть использованы для обучения роботов.
В ходе испытаний гуманоидный робот Unitree G1, обученный на данных, полученных с помощью экзоскелета, смог выполнять сложные манипуляции и даже научился ходить, получив всего несколько примеров. Исследователи отметили, что одной из главных проблем в обучении гуманоидов является необходимость в больших и разнообразных наборах данных, сбор которых часто оказывается трудоемким и дорогостоящим.
HumanoidExo решает эту проблему, фиксируя реальные движения суставов. Экзоскелет отслеживает семь суставов рук и использует инерционные датчики на запястьях, а также LiDAR для определения положения торса и роста носителя. Эти данные поступают в двойную AI-систему HumanoidExo-VLA, которая включает модель Vision-Language-Action для интерпретации задач и контроллер для поддержания баланса во время движения.
Робот Unitree G1 был обучен всего на пяти демонстрациях и 195 сессиях, записанных с помощью экзоскелета. Это позволило повысить успешность выполнения задач с 5% до 80%, что почти соответствует результатам, полученным при 200 демонстрациях. Интересно, что когда экзоскелет зафиксировал движение человека к столу, робот научился ходить, даже не имея в своих данных прямого обучения ходьбе.
Исследование было проведено на фоне глобального интереса к гуманоидной робототехнике, где такие компании, как NVIDIA и Google DeepMind, активно развивают свои проекты. Система HumanoidExo предлагает более доступный путь к обучению гуманоидных роботов, что может означать, что в будущем обучение робота ходьбе будет так же просто, как надеть экзоскелет и пройтись.