Urmăriți roboții umanoizi care se încadrează perfect cu oamenii datorită actualizării software -ului de urmărire a mișcării AI

Robotii umanoizi s -ar putea mișca în curând într -o manieră mult mai realistă – și chiar dansa la fel ca noi – datorită unui nou cadru software pentru urmărirea mișcării umane.

Dezvoltat de cercetătorii de la UC San Diego, UC Berkeley, MIT și NVIDIA, „EXBODY2” este o nouă tehnologie care permite roboților umanoizi să efectueze mișcări realiste bazate pe scanări detaliate și vizualizări urmărite de mișcare ale oamenilor.

Cercetătorii speră că viitorii roboți umanoizi ar putea efectua o gamă mult mai largă de sarcini, imitând mai exact mișcările umane. De exemplu, metoda de predare ar putea ajuta roboții să funcționeze în roluri care necesită mișcări fine – cum ar fi preluarea articolelor de pe rafturi – sau mutarea cu grijă în jurul oamenilor sau a altor mașini.

EXBODY2 funcționează luând mișcări simulate bazate pe scanări de captură de mișcare ale oamenilor și traducerea lor în date de mișcare utilizabile pentru ca robotul să se reproducă. Cadrul poate reproduce mișcări complexe folosind robotul, ceea ce ar permite roboților să se miște mai puțin rigid și să se adapteze la diferite sarcini fără a avea nevoie de recalificări extinse.

Înrudite: 8 dintre cei mai ciudate roboți din lume chiar acum

Toate acestea sunt învățate folosind învățarea de consolidare, un subset de învățare automată în care robotul este alimentat cantități mari de date pentru a se asigura că este nevoie de traseul optim în orice situație dată. Rezultatele bune, simulate de cercetători, li se atribuie scoruri pozitive sau negative pentru a „recompensa” modelul pentru rezultatele dezirabile, ceea ce a însemnat aici replicarea mișcărilor precis, fără a compromite stabilitatea botului.

Cadrul poate lua, de asemenea, clipuri de mișcare scurtă, cum ar fi câteva secunde de dans și sintetizează noi cadre de mișcare pentru referință, pentru a permite roboților să finalizeze mișcări de durată mai lungă.

Dansând cu roboți

În a video postat pe YouTubeun robot antrenat prin dansuri exboz2, spars și exerciții alături de un subiect uman. În plus, robotul imită mișcarea unui cercetător în timp real, folosind un cod suplimentar intitulat „Hybrik: hybrid analitic-neural cinematică inversă pentru recuperarea ochiurilor de plasă” dezvoltată de Grupul de viziune și inteligență a mașinilor de la Shanghai Jiao Tong University.

În prezent, setul de date al EXBODY2 este concentrat în mare măsură pe mișcările corpului superior. Într -un studiu, încărcat la 17 decembrie 2024 pe serverul de preimprimare Arxivcercetătorii din spatele cadrului au explicat că acest lucru se datorează îngrijorărilor că introducerea prea mare a mișcării în jumătatea inferioară a robotului va provoca instabilitate.

„Sarcinile excesiv de simpliste ar putea limita capacitatea politicii de instruire de a se generaliza la noi situații, în timp ce sarcinile excesiv de complexe ar putea depăși capacitățile operaționale ale robotului, ceea ce duce la rezultate ineficiente ale învățării”, au scris ei. „Prin urmare, o parte din pregătirea noastră de set de date include excluderea sau modificarea intrărilor care au prezentat mișcări complexe ale corpului inferior dincolo de capacitățile robotului.”

Setul de date al cercetătorilor conține mai mult de 2.800 de mișcări, cu 1.919 dintre acestea provenind din arhiva capturii de mișcare ca set de date de forme de suprafață (AMASS). Acesta este un set de date mare de mișcări umane, inclusiv peste 11.000 de mișcări umane individuale și 40 de ore de date de mișcare detaliate, destinate învățării profunde necomerciale-atunci când o rețea neuronală este instruită pe cantități mari de date pentru identificarea sau reproducerea modelelor.

După ce a dovedit eficacitatea lui Exbody2 de a reproduce mișcarea asemănătoare omului în roboții umanoizi, echipa va apela acum la problema obținerii acestor rezultate, fără a fi nevoie să curețeze manual seturi de date pentru a se asigura că sunt disponibile doar informații adecvate. Cercetătorii sugerează că, în viitor, colectarea automatizată a seturilor de date va ajuta la netezirea acestui proces.

Rory Bathgate este un scriitor independent pentru știință și caracteristici live și redactor multimedia la ITPRO, care supraveghează întregul conținut și studii de caz în profunzime. În afara activității sale pentru ITPRO, Rory este interesat cu atenție de modul în care lumea tehnologică se intersectează cu lupta noastră împotriva schimbărilor climatice. Acest lucru cuprinde un accent pe tranziția energetică, în special generarea de energie regenerabilă și stocarea rețelei, precum și progresele vehiculelor electrice și creșterea rapidă a pieței de electrificare. În timpul său liber, Rory se bucură de fotografie, editare video și ficțiune științifică. S-a alăturat ITPRO în 2022 ca absolvent, după ce a finalizat un MA (Hons) în studiile din secolul al XVIII-lea la King’s College London. Puteți contacta Rory la rory.bathgate@futurenet.com.