Андроид Unitree G1 научился кататься на скейтборде
Ему помогли обучение с подкреплением и знание физики
Китайские инженеры научили человекоподобного робота Unitree G1 кататься на скейтборде с помощью разработанного ими алгоритма HUSKY. Они использовали модель физики скейтборда и обучение с подкреплением. Робот умеет отталкиваться одной ногой от земли, как настоящий скейтбордист, набирать скорость, плавно поворачивать, наклоняя корпус на нужный угол, и сохранять равновесие во время всех маневров. Препринт статьи опубликован на сайте arXiv.org, у проекта есть страница на GitHub.
Научить робота кататься на скейтборде — задача куда сложнее, чем может показаться на первый взгляд. В отличие от привычной ходьбы по твердому полу, андроиду в данном случае приходится управлять подвижной динамически нестабильной платформой с колесами, которые не имеют собственных моторов. Хотя робособаки смогли усвоить этот трюк, для человекоподобных роботов с их высоким центром тяжести скейтбординг до последнего времени давался с трудом. Основная проблема заключается в том, что традиционные методы управления, вроде управления на основе прогнозирующих моделей, как правило, слишком упрощают задачу и предполагают статичную поверхность, тогда как скейтборд подвижен, и взаимодействие с ним требует тонкого учета физики.
Команда исследователей под руководством Бая Чэньцзя (Chenjia Bai) из Института искусственного интеллекта представила систему управления под названием HUSKY (HUmanoid SKateboarding sYstem), которая решает эту проблему. В ее основе лежит подход, состоящий из трех компонентов: отталкивания, руления и процесса перехода, во время которого робот переносит ногу, которой отталкивается от земли, на доску. Для каждой фазы используются свои стратегии, объединенные в общую структуру обучения с подкреплением.