Пекинский институт общего искусственного интеллекта — Beijing Institute for General Artificial Intelligence (BIGAI) — представил новую систему управления движением гуманоидных роботов под названием OmniXtreme.
Разработка предназначена для выполнения высокодинамичных действий и позволяет роботам демонстрировать широкий набор сложных движений — от сальто назад до флэров Томаса и ударов ногами, характерных для боевых искусств.
По словам разработчиков, ключевая особенность OmniXtreme заключается в способности управлять множеством сложных действий с помощью единого алгоритма. Такой подход реализует концепцию «одна политика — множество движений», что существенно повышает эффективность обучения гуманоидных систем продвинутым физическим навыкам.
Задача достижения высококоординированных динамических движений долгое время остаётся одной из наиболее сложных в робототехнике. В последние годы для её решения активно применяется обучение с подкреплением, позволяющее роботам осваивать сложные моторные навыки через масштабные симуляции. Однако по мере увеличения количества движений и их сложности точность управления обычно снижается, что ограничивает масштабируемость таких систем.
В OmniXtreme разработчики предложили альтернативный подход. Вместо обучения единой политики управления «с нуля», как это делается в традиционных системах обучения с подкреплением, используется двухэтапная схема подготовки модели. Сначала формируется базовая динамическая модель движения, после чего она дообучается для выполнения конкретных высокоскоростных манёвров.
По данным BIGAI, такая архитектура позволила добиться уровня успешности свыше 90% при выполнении различных высокодинамичных задач на реальных гуманоидных роботах.
Исследователи считают, что предложенная архитектура способна решить давнюю проблему баланса между точностью управления и масштабируемостью набора движений. В перспективе OmniXtreme может стать фундаментом для нового поколения систем обобщённого управления движением гуманоидных роботов, открывая путь к освоению значительно более сложных физических навыков и расширению сфер практического применения таких машин.
Больше интересного – на медиапортале https://www.cta.ru/