Unitree G1 сделал шаг вперед в робототехнике, освоив катание на коньках и роликах. Исследовательская группа обучила этого человекоподобного робота с помощью генеративных нейронных сетей, добившись плавных движений и точных поворотов. То, что казалось невозможным для двуногих машин, теперь стало реальностью, превзойдя неуклюжие первые шаги, которые мы видели в предыдущих попытках робофутбола.
Как генеративные сети преобразуют роботизированное равновесие 🤖
Исследователи применили подход, основанный на обучении с подкреплением с использованием генеративно-состязательных сетей. Система обрабатывает данные инерциальных датчиков и датчиков силы в реальном времени для корректировки поз и скольжений. В отличие от традиционных методов, эта модель позволяет G1 предсказывать и исправлять дисбаланс до падения. Робот выполняет торможения, смену направления и ускорения на реальном льду, что требует синхронизации 23 суставов. Ключ к успеху — в массовом моделировании: программное обеспечение генерирует миллионы виртуальных сценариев катания, чтобы аппаратное обеспечение училось без риска.
Со льда на дорожку: роботы, которые уже не падают, как мы ⛸️
Пока люди всё ещё держатся за бортик, чтобы не опозориться на катке, Unitree G1 катается так, словно родился с лезвиями на ногах. Самое забавное, что эти роботы уже освоили повороты, которые многим стоили бы нескольких визитов к физиотерапевту. Пока не хватает только того, чтобы они научились делать «ласточку» или делать селфи, уворачиваясь от ребенка с клюшкой.