不斷“進化”的機器人 探索稀疏地形新突破
2月19日，上海AI實驗室、上海交通大學、浙江大學、香港大學、香港中文大學聯(lián)合發(fā)布了BeamDojo強化學習框架。該框架能使人形機器人在稀疏立足點地形上實現(xiàn)敏捷且穩(wěn)健的移動，在模擬和現(xiàn)實實驗中展現(xiàn)出高效學習與精準足部定位的能力。宇樹旗下人形機器人G1可以在這種框架下克服更多危險地形，輕松走過平衡木、梅花樁等面積狹小約20厘米寬、間距不一的踏腳石。即使背負6千克重物并遭受外力干擾時，G1也能成功完成任務。
BeamDojo框架采用兩階段強化學習訓練策略，提高機器人的學習效率。第一階段在平地上進行訓練，同時接收目標任務地形的感知信息；第二階段則切換至實際任務地形中進行策略優(yōu)化。此外，研究團隊為多邊形腳掌設計了基于采樣的落腳點獎勵機制，并采用了“雙評價器”架構，以平衡密集移動獎勵和稀疏落腳點獎勵之間的學習過程，鼓勵機器人最大化腳與安全立足點的重疊，從而提升地形感知能力?？蚣苓€搭載了基于激光雷達的高程地圖系統(tǒng)，實現(xiàn)在真實世界的部署，并在模擬訓練中融入域隨機化，使機器人能夠實時感知地形細節(jié)。G1展示了零樣本泛化能力，盡管在訓練過程中未接觸過稀疏地形與平衡木，但對各類稀疏落腳點地形的成功率高達80%。
近日，宇樹科技發(fā)布了G1機器人多段行走視頻，包括跳舞、遛機器人狗、逛街等場景。流暢的舞姿源自算法升級，宇樹科技表示，“你想和Unitree G1一起跳什么舞蹈？算法升級，任意舞蹈任意學?！庇顦淇萍糃EO王興興表示，AI驅動下的機器人技術每天都在快速進步，預計到2025年年底前，AI人形機器人將達到一個新的量級。如果順利的話，基礎的服務業(yè)或工業(yè)應用將在未來一兩年內(nèi)推廣起來，但家用機器人可能會稍微慢一些，因為對安全性的要求更高。
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