Роботы учатся ходить по-человечески: новая система из Китая

🤖 Исследователи из Национального университета оборонных технологий Китая совместно с корпорацией Midea Group представили инновационную систему HumanoidExo — лёгкий и компактный носимый экзоскелет, который фиксирует движения человека и преобразует их в структурированные данные для обучения гуманоидных роботов.

Экзоскелет для сбора данных и обучения роботов. Источник: Github

Разработка решает одну из самых сложных проблем современной робототехники — обучение человекоподобных роботов естественным движениям без необходимости собирать тысячи дорогостоящих демонстраций.

Как это работает

HumanoidExo — это не просто костюм, а полноценный интерфейс между человеком и роботом. Он оснащён:

• инерционными датчиками на запястьях для точного отслеживания движений рук;
• модулем LiDAR на спине, который фиксирует положение тела в пространстве и рост пользователя;
• системой прямого сопоставления суставов, где семь суставов человеческой руки полностью соответствуют механике робота.

Для улучшения восприятия окружающей среды они добавили две камеры на запястьях — они закреплены на перчатках Dexmo с тактильной обратной связью и расположены под тем же углом, что и камеры самого робота. Такой подход позволяет системе получать новые ракурсы и более полно воспринимать пространство, что значительно повышает точность обучения и реалистичность движений гуманоидов.

Источник: Github

Собранные данные обрабатываются двухуровневой ИИ-системой HumanoidExo-VLA, включающей модель Vision-Language-Action, интерпретирующую задачи и команды и контроллер с обучением с подкреплением, отвечающий за баланс и устойчивость движений.

Результаты испытаний

Испытания показали впечатляющие результаты. Гуманоид Unitree G1, обучавшийся по новой методике, смог:

• выполнять сложные манипуляции с предметами,
• сохранять равновесие даже при физическом воздействии,
• научиться ходить всего после пяти телеуправляемых демонстраций и 195 сеансов, записанных с помощью костюма.

Эффективность обучения выросла с 5% до 80%, что сопоставимо с результатами моделей, прошедших через сотни традиционных демонстраций.

В одном из экспериментов человек просто записал, как он идёт к столу — после этого робот самостоятельно повторил движение, хотя в исходных данных не было подобных примеров. Когда исследователи толкнули робота, он восстановил равновесие и продолжил выполнение задачи — без вмешательства человека.

Зачем это нужно

Главная проблема в обучении человекоподобных ботов — нехватка качественных данных. Видео и симуляции не дают полной картины реальных движений, а процесс сбора физической информации сложен и дорог. HumanoidExo устраняет этот барьер, позволяя переносить человеческие движения напрямую и точно, что значительно ускоряет и удешевляет разработку роботов нового поколения.

Контекст

Сектор робототехники переживает бурный рост: от промышленных манипуляторов до автономных помощников. Ранее в августе Nvidia представила модуль Jetson AGX Thor за $3499 — «мозг робота», предназначенный для обучения и управления сложными системами.

Эксперты считают, что HumanoidExo и подобные технологии могут стать ключом к созданию роботов, движущихся как люди — интуитивно, точно и безопасно, без необходимости вручную программировать каждое действие.

🚶‍♂️ Таким образом, Китай делает заметный шаг к будущему, где человеческое движение становится языком для обучения машин.

Видео-фрагмент испытания можно увидеть в нешем Телеграмм-канале