Исследователи поставили перед собой цель наделить машины не просто устойчивой походкой, но и настоящей ловкостью человека. Для этого они использовали видеозаписи реальных движений трейсеров, занимающихся паркуром. Процесс обучения проходил в несколько этапов: сначала массив данных разбивался на отдельные элементарные навыки, а затем с помощью обучения с подкреплением робот учился комбинировать их в плавные цепочки. Работа размещена на сервере arxiv.
Роботы-гуманоиды осваивают паркур и приобретают человеческую ловкость
Инженеры из Калифорнийского университета в Беркли разработали систему PHP (Perceptive Humanoid Parkour). Система позволяет роботам-гуманоидам автономно выполнять сложные прыжки, залезать на высокие объекты и преодолевать полосы препятствий, используя зрение и динамику движений, характерную для профессиональных атлетов.
Unitree G1 https://www.unitree.com/
Обучение с подкреплением и «зрение» робота. Главная сложность паркура заключается в том, что робот должен соотносить свои физические параметры с геометрией объектов в реальном времени. В системе PHP сначала узкие специалисты-алгоритмы обучаются выполнять один конкретный трюк в симуляции. Затем все эти навыки объединяются в единую нейросеть, которая управляется визуальным потоком (картами глубины). Это позволяет роботу «чувствовать» дистанцию и инерцию, избегая падений при резкой смене типа движения.
Perceptive Humanoid Parkour (PHP) позволяет гуманоидному роботу Unitree G1 выполнять высокодинамичные движения паркура с большим горизонтом, используя встроенные средства восприятия. Комбинируя различные человеческие навыки с помощью сопоставления движений и конвейера обучения «учитель-ученик», мы обучаем единую мультифункциональную визуально-моторную политику, способную выполнять сложные маневры с большим количеством контактов, включая (а) прыжок через короткое препятствие с последующим прыжком через более высокое препятствие со скоростью примерно 3 м/с, (б) подъем на стену высотой 1,25 м (96% от высоты робота) и скатывание вниз, (c) скоростной прыжок через препятствие со скоростью примерно 3 м/с и (d) 60-секундное непрерывное прохождение сложной трассы для паркура с автономным выбором навыков и плавными переходами.
Одной из главных трудностей в робототехнике остается сочетание физической устойчивости с точностью и скоростью движений. Как отмечают авторы работы: «Последние достижения в передвижении роботов-гуманоидов позволили добиться стабильной ходьбы по пересеченной местности, но воссоздание маневренности и адаптивности динамичных человеческих движений остается открытой проблемой». Предложенная архитектура решает этот вопрос через модульный подход, где за планирование пути отвечает нейросеть, анализирующая данные с бортовых камер.
От цифровой модели к реальным прыжкам
Практические испытания проводились на роботе Unitree G1, который продемонстрировал впечатляющие результаты. Робот преодолевал препятствия высотой до 1,25 метра, что составляет 96% от ее собственного роста.
Разнообразные вариации составных навыков паркура, синтезированные с помощью сопоставления движений. (a) Различные расстояния подхода вызывают различные фазы шага и позы входа. (b) Разнообразные скорости, направления и продолжительность движения. (c) Случайные позы и формы рельефа.
Робот самостоятельно принимал решения о том, стоит ли ему перешагнуть преграду, запрыгнуть на нее или использовать перекат для спуска. Все это происходило в режиме реального времени: система адаптировалась к изменениям окружения без предварительно прописанного маршрута. Благодаря интеграции глубокого обучения и сенсорного восприятия, робот научился эффективно распределять усилия моторов для совершения рывков и прыжков.
В будущем такие технологии станут фундаментом для создания роботов-спасателей, способных работать в зонах катастроф, где ландшафт слишком сложен для обычных колесных или шагающих платформ. Разработка открывает путь к созданию автономных помощников, чья мобильность вплотную приблизится к человеческим возможностям или даже превзойдет их в опасных для жизни условиях.