Гуманоїдні роботи роблять значні кроки вперед у розвитку плавних, людських рухів, включаючи танці. Це стало можливим завдяки новій програмній платформі для відстеження рухів, відомій як ExBody2, яка використовує високоточні дані захоплення руху та симуляції.
Про це розповідає ProIT
Цю інноваційну технологію створили спільно науковці з UC San Diego, UC Berkeley, MIT та Nvidia. Розробка обіцяє перетворити роботів на більш гнучких та адаптивних помічників, здатних виконувати різноманітні завдання з високою точністю.
Як працює система ExBody2
Технологія ExBody2 використовує дані захоплення руху людей, перетворюючи їх на інструкції для роботів. Ця система навчає гуманоїдних роботів через метод підкріплювального навчання, що є частиною машинного навчання, де робот отримує “нагороди” за правильні дії. Таким чином, роботи здатні точно відтворювати рухи, не втрачаючи рівноваги.
Однією з ключових переваг ExBody2 є можливість створення тривалих, безперервних рухів, використовуючи лише короткі відео, наприклад, кілька секунд танцю. У показовому відео гуманоїдний робот, навчений за допомогою ExBody2, демонструє плавні танці, фізичні вправи та навіть імітує рухи людини в реальному часі завдяки додатковому алгоритму, відомому як HybrIK: Hybrid Analytical-Neural Inverse Kinematics, розробленому Шанхайським університетом Цзяо Тун.
Виклики та перспективи
На даний момент система ExBody2 зосереджена на навчанні рухів верхньої частини тіла, оскільки надмірна активність нижньої частини може призвести до нестабільності. Науковці уважно відбирають завдання, щоб уникнути перевантаження системи.
“Занадто прості завдання можуть обмежити здатність робота адаптуватися до нових ситуацій, тоді як занадто складні рухи можуть призвести до неефективного навчання”, — зазначають дослідники.
База даних ExBody2 містить більше 2800 рухів, більшість з яких отримані з архіву AMASS (Archive of Motion Capture As Surface Shapes), що включає понад 11 000 людських рухів та 40 годин детальних даних про рухи. Це дозволяє ефективно навчати нейронні мережі.
Команда розробників планує автоматизувати процес збору даних, що має на меті прискорити навчання роботів. Це дасть можливість майбутнім гуманоїдним роботам швидше адаптуватися до нових завдань і ситуацій без необхідності в ручному налаштуванні бази даних.
В перспективі гуманоїдні роботи можуть знайти застосування в різних сферах, де потрібні точність, гнучкість та артистизм, наближаючи науково-фантастичні сценарії до реальності.
