Humanoidexo transforma o movimento humano em dados que ensinam robôs a andar

Uma equipe de pesquisa da fabricante de tecnologia e eletrodomésticos da Universidade de Defesa da China pretende resolver um dos problemas mais desafiadores da robótica – ensinando robôs humanóides para se mover como seres humanos sem depender de milhares de demonstrações caras.

Para resolver essas questões, a equipe Introduziu o Humanoidexo em um artigo de pesquisa publicado na semana passada. O traje leve e vestível registra o movimento de corpo inteiro de uma pessoa (braços, torso e pernas) e o converte em dados estruturados para o aprendizado de robôs.

Nos testes, um robô humanóide G1 Unitree G1 treinado nos dados aprendidos para executar tarefas complexas de manipulação e até caminhar depois de ser exposto a apenas alguns exemplos.

“Um gargalo significativo no aprendizado de políticas humanóides é a aquisição de conjuntos de dados em larga escala e diversos, pois a coleta de dados confiáveis ​​do mundo real permanece difícil e proibitiva em custos”, escreveram os pesquisadores.

Os robôs humanóides geralmente deixam de generalizar o movimento humano porque seus dados de treinamento vêm de vídeo ou simulação. A Humanoidexo aborda essa lacuna capturando um movimento real do espaço articular.

O terno mapeia sete articulações do braço humano diretamente para a configuração de um robô, usa sensores inerciais nos pulsos e adiciona uma unidade Lidar na parte traseira para rastrear o tronco e a altura do usuário.

Esse fluxo de movimento se alimenta de um sistema de IA de camada dupla chamada Humanoidexo-VLA, um modelo de ação em linguagem de visão que interpreta a tarefa e um controlador de aprendizado de reforço que mantém o equilíbrio durante o movimento.

O Unitree G1 foi treinado com apenas cinco manifestações teleoperadas e 195 sessões gravadas pelo exoesqueleto, disseram os pesquisadores. Os dados híbridos aumentaram o sucesso em uma tarefa de pick-and-plástico de 5% para cerca de 80%, quase correspondendo a uma linha de base de 200 deem.

Quando o exoesqueleto capturou uma pessoa que caminhava para uma mesa, o robô aprendeu a andar, mesmo que seus dados de treinamento direto não tenham caminhada.

Os pesquisadores também afirmam que o robô alcançou uma taxa de sucesso de 100% na parte da locomoção e poderia continuar manipulando objetos sem perder o equilíbrio.

Em um teste, os pesquisadores afastaram fisicamente o robô de sua área de trabalho. Ele se recuperou voltando à sua posição e concluindo a tarefa.

O estudo chega em meio a uma corrida global na pesquisa de robôs humanóides.

O projeto da NVIDIA GR00T, o Gemini Robotics do Google DeepMind e as startups como a Figura AI estão correndo para escalar o treinamento de robôs.

Enquanto isso, o fabricante de exoesqueleto de Paris, Wandercraft, que mostrou seu traje Atalante X nos Jogos Olímpicos de Verão de 2024, também girou para robôs humanóideslançando seu novo robô humanóide, Calvin 40, em junho.

O novo robô é baseado no Design de exoesqueleto mais fácil.

“Estamos vendo robôs humanóides em todos os lugares – nos EUA, na China, de Tesla, da Figura AI”, disse o CEO da Wandercraft, Matthieu Masselin, disse Descriptografar.

“Para nós, é a mesma tecnologia que estamos desenvolvendo nos últimos 10 anos, disse ele.” Depois que começamos a receber mais pedidos e as pessoas nos puxaram para esse mercado, fazia sentido desenvolver, juntamente com nosso exoesqueleto, um robô humanóide livre e autônomo que se baseia na mesma tecnologia “.

Ainda assim, a abordagem Humanoidexo sugeriu um caminho mais acessível para treinar robôs humanóides, um em que ensinar um robô a andar em breve poderia significar simplesmente fazer um terno e dar um passeio.