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全球首个人形机器人格斗赛落幕:拳打脚踢你来我往 就是“大脑”还不好使

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全球首个人形机器人格斗赛落幕:拳打脚踢你来我往 就是“大脑”还不好使

全球首个人形机器人格斗赛落幕:拳打脚踢你来我往 就是“大脑”还不好使

《科创板日报》5月26日讯(rìxùn)(记者 黄心怡)“左右勾拳、侧踢、膝踢、闪避、跌倒起身,被(bèi)KO……”一场机器人之间的格斗比赛在昨晚(zuówǎn)开打。

在这场于杭州举行的《CMG世界机器人(jīqìrén)大赛·系列赛》机甲格斗擂台赛上,宇树科技(kējì)以合作方身份参赛,上场的机器人均为宇树 G1人形机器人,而内嵌算法则由(yóu)四个比赛团队(tuánduì)自研,并进行现场的手柄操控。经过几轮比拼,黑队"AI策算师"最终夺得冠军。

“这次比赛的格斗动作,采集自外部专业人员,用来给AI模型(móxíng)提供学习(xuéxí)参考。”宇树科技相关负责人向《科创板日报》介绍。

在(zài)此次比赛过程中,机器人暴露了仍存在动态控制、感知不足(bùzú)等问题,也展现出较强的平衡控制、人机协同能力。

多名业内人士对(duì)《科创板日报》表示,从格斗过程来看,机器人底层(dǐcéng)算法已经较为出色,但缺少真正的空间智能大模型作为机器人的大脑。为了更好地在(zài)实际应用落地,后续产业链或将涌现更多二次开发(kāifā)的机器人解决方案商,在公版机器人基础上开发专业的大脑。

▍拳脚相加!机器人遭重击(zhòngjī)后5秒起身

《科创板日报》注意到,在相互出拳、踢腿的格斗过程中,参赛机器人能通过步伐(bùfá)的调整(tiáozhěng)来(lái)保持自身的平衡。在被击中后,机器人也能迅速起身。“虽然格斗效果一般,摔倒爬起来的灵活性(línghuóxìng)把我惊呆了,支撑力拉满。”有观众表示。

“机器人(jīqìrén)倒地五秒内马上能(néng)起来,重心不稳的(de)情况下能调整身形维持(wéichí)平衡,这两点让我印象较为深刻。” 快思慢想研究(yánjiū)院院长、上海交通大学计算法学与AI伦理研究中心联席主任田丰表示,“两足机器人的动态平衡性要比四足难得多。机器狗(gǒu)的重心只需要落在4个脚组成的矩形内就行,支撑的面积大。而两足人形机器人的重心需要落在两足的连线内。”

据悉,宇树G1机器人在对(duì)抗中保持平衡,主要依赖于仿真环境的(de)AI强化学习(xuéxí)和本体(běntǐ)关节的感知。通过对大量平衡数据的学习和模拟训练,机器人不断优化自身的平衡控制策略,同时本体关节的高精度传感器(chuángǎnqì)能够实时感知身体各部位的姿态和受力情况,为平衡控制提供关键数据。

宇树科技相关负责人向《科创板日报》介绍,IMU(惯性测量单元)在机器人保持平衡中发挥着重要(zhòngyào)作用,在仿真训练中同样不可或缺。IMU可以实时监测(jiāncè)机器人的姿态、加速度(jiāsùdù)等信息。

值得一提的是,此次参赛的宇树科技G1手臂进行(jìnxíng)(jìnxíng)了定制化设计,拥有7个自由度,比常规的5个自由度多出两个,目的是在格斗中进行更灵活的招式变化,如勾拳、摆拳、上勾拳等拳击(quánjī)动作中的手腕调整,增加(zēngjiā)攻击的角度和灵活性。

上述人员(rényuán)介绍,G1格斗模式的(de)训练难度一是在于瞬间爆发力要求高,需要机器人(jīqìrén)具备强大的动力系统来提供足够的扭矩,以(yǐ)实现快速动作响应。二是对控制算法精准度和稳定性要求高,控制算法要实时(shí)处理大量传感器数据,精确计算身体各部位的运动轨迹(guǐjì)与发力时机,实现对多关节、重心、姿态毫秒(háomiǎo)级的精准控制,保证动作既(jì)有力又不失协调。三是机械结构强度要求高,在进行该动作时,机器人的机械结构需要承受较大的冲击力,对关节、骨骼等结构的强度和稳定性提出了很高的要求。

▍人机协同为主,操作员(cāozuòyuán)手柄遥控机器人对战

G1机器人(jīqìrén)操控(cāokòng)方式包括AI语音操控、手柄操控、体感操控,各有优缺点。而本次比赛中主要采用现场人员进行手柄操作的方式。在比赛过程中,可以(kěyǐ)看到操作员在一旁控制机器人进行格斗。

宇树科技相关负责人对此解释道,AI语音操控响应延迟比较明显,影响对机器人的(de)实时控制。手柄操控让参赛者更(gèng)直观、更精准地操控机器人,也(yě)更易于上手,有利于扩大参赛者范围。而体感操控在沉浸感上更具潜力,宇树已经开发(kāifā)了一套体感人形机器人控制系统,后续(hòuxù)的比赛应该就可以给参赛者使用。

中国信通(xìntōng)院(yuàn)泰尔系统实验室副总工程师刘泰介绍,对(duì)机器人进行手柄操控,与日常普通的遥控玩具,存在一定的区别。人形机器人其(qí)背后是一整套的大模型、运动控制模型的算法支撑,实际上是在通过这些算法来进行操控。

“采用传统的控制方法很难让它站得住走得稳,现在(zài)通过强化学习的训练方式,让它往能够站得平衡的方式由自己去探索。整体的比赛非常振奋,它的表现可以说比以往更进了(le)一步,能够看到机器人在对抗比较强的情况下,也能够保持(bǎochí)很好(hǎo)的稳定性,包括全身的运动机构协调,是科技进步(jìnbù)和产业进步很好的结合。” 刘泰提到。

田丰(tiánfēng)认为,“在暂时还不能(bùnéng)实现通用人工智能AGI的前提下,能否通过人机协同来达到比较好的效果,是当前业内探索的方向。而这场比赛也展现了一定的成果,这也是很(hěn)有价值的。”

▍实时(shíshí)感知仍存困境 机器人大脑待突破

不过(bùguò),由人类遥控操作的机器人也存在比赛失误的情况。比如选择(xuǎnzé)主动攻击对手(duìshǒu),不当心扑空后,导致参赛机器人失去稳定性倒地,被对手“KO”。机器人想要后退来调整(tiáozhěng)对战角度,却意外被擂台(lèitái)的围绳给缠住,需要人类来解绑等等。这其实暴露了机器人动态运动控制与实时感知的不足。

“这就涉及到一个问题,机器人(jīqìrén)是否要完成仿真人类(rénlèi)的形态。比如人背后没有长眼睛,但(dàn)机器人后背是否应该设置摄像头(shèxiàngtóu),让机器人扩大感知范围。再比如人只有5个手指,但有些(yǒuxiē)工业场景可能6个手指会更好。人形机器人可能只是一个过渡阶段,未来可能会发展出超越人形的机器人形态。” 田丰表示。

一名观赛的业内人士(yènèirénshì)认为,从格斗过程来看,底层算法已经较为出色,包括稳定性、视觉(shìjué)、灵活性、速度连贯性等,目前缺少的是真正的空间智能大模型(móxíng)作为机器人的大脑

田丰表示,从中美来看,在机器人(jīqìrén)大脑的投入是美国的比例更大些。“国内企业大部分都在做机器人本体,有(yǒu)一些机器人企业在做小脑,也就是运动(yùndòng)控制系统。做机器人大脑的企业大概在1/20的比例。不过,已经有一些机器人企业正在进行大脑研发(yánfā)。”

从产业链来看,田丰认为业内更多的关注焦点(jiāodiǎn)在于整机(zhěngjī)厂商,以及电机等(děng)硬件层面,而大脑也是通用型的基础(jīchǔ)性大脑。“但机器人(jīqìrén)整机其实需要软件二次开发,才能更好地在实际应用。比如面向格斗、工厂、物流等场景进行二次开发。后续产业链会涌现这类的机器人解决方案商,在公版(gōngbǎn)机器人基础上开发专业的大脑。这就涉及到多模态大模型,以及RAG知识库进行融合。”

(科创板日报记者(jìzhě) 黄心怡)
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