人形机器人进阶到街头耍宝 与人类贴身热舞

人形机器人进阶到街头耍宝 与人类贴身热舞 这样训练出来的人形机器人,能实现稳健的运动和动态运动跟踪。简而言之,会的活多,表现力还强。比如和人类边贴贴边跳舞,增进增进人形机器人和人类之间的感情:穿着荧光小马甲,就能立刻上岗街头指挥人车交通:研究论文资料显示,这个研究团队共6人,其中过半是UCSD的在读博士生。为什么要对人形机器人做这样的训练呢?论文共同一作Xuxin Cheng在Twitter上卖力宣传的同时,做出了解释。机器人总是被要求化身各行各业的打工人!我们就想跟它一起探索另一条方向的路~当人形机器人“富有表现力”团队的这项研究名为《Expressive Whole-Body Control for Humanoid Robots》,研究目标是让人形机器人在现实世界中产生丰富、多样和富有表现力的动作。在经过团队的调教后,人形机器人能做出什么样的行为呢?路遇朋友迎面击掌,这是不在话下的。我都能脑补出它大声喊了一句Hey Man……亲切一点,路遇兄弟,来个抱抱:有点搞笑的事,不管是击掌还是拥抱,机器人下半身跺脚的行为并不会停止,只是会稍微放缓。眼尖的朋友们可能已经发现了,上面的击掌实验在不同环境、不同地面进行。团队也明确表示,通过新研究训练出来的人形机器人,可以在各种不同的地形地面上健步如飞。除了上文展示过的草地和石板路,沙滩对它来说同样是小菜一碟:平整的办公室地面也可以轻松应对:团队给出的更多展示中,还表现了更多遇到外界阻力时行动自如的demo。狠狠拽它:拿大球砸它:还知道抬手示意,“喂,你可以帮我背上小书包了”。各种操作,看得大伙儿一愣一愣的。纽约大学计算机科学助理教授发Twitter应援,称这么高水平控制力和表现力的研究成果,居然是一个6人组成的学术团队的产出,“难以置信”!更多的网友则选择用“Cool”来形容这项工作:“无他,照着人类学”所以,究竟怎么才能让机器人像以上般“张牙舞爪”、富有类人表现力?设想的思路无他:照着人类学。学习资料既包括各种人体动捕数据集,也包括生成模型、video2pose模型给出的模拟数据。通过在强化学习框架中进行全身控制的大规模训练,机器人就可以在现实世界中进行动作的泛化了。然而,这样的Sim2Real思想实际还是遇到了问题。作者介绍,典型数据集中的人体模型有69个自由度,但他们所用的机器人只有19个。除此之外,理论和实际的扭矩限制也不相同。这就很尴尬了,等于学会的知识实际根本不能拿来就用。那怎么办?那就做一个小小的改动:只让上半身进行模仿,负责各种表现力,下半身则只负责在任意速度内把两条腿控制稳定就行。作者姑且就管这个方法就叫做“表现型全身控制”(Expressive Whole-Body Control (Exbody))。由此,该机器人的整体框架就长这样:首先,在拿到各种数据集后,系统会有一个运动重定向,用于获取一系列与符合机器人运动学结构的运动片段。然后在从这些片段中提取表达目标和根运动目标,进行“Exbody”策略的强化学习训练,最终将指令部署到真实机器人身上。其中,表达目标就是机器人上半身要完成的,根运动目标则归于下半身(当然,这部分也可以用遥控命令直接给出)。所用数据集最终,和各种基线方法相比,该机器人取得了如下成绩:有几项比较突出的指标,整体表现还不错。(MELV:Mean Episode Linear Velocity Tracking Reward,线性速度跟踪奖励 MEK:Mean episode key body tracking reward,关键身体追踪奖励)而从下图来看,Exbody的策略也能让机器人在表现时(例如击掌)膝盖弯曲更多,抬脚时脚离地面更高。言外之意,动作更卖力更富有表现力一些~当然,也更稳。全华人团队出品本研究一共6位作者,全部为华人,全部来自加州大学圣地亚哥分校(UCSD)。共同一作有两位:Xuxin Cheng,UCSD博一在读,硕士毕业于CMU机器人专业,本科则毕业于北理工自动化专业。Yandong Ji,同UCSD博一在读,硕士毕业于UC伯克利机械工程,本科毕业于南开大学电子计算机工程专业。通讯作者为他们的导师Xiaolong Wang,UCSD电气工程系助理教授。他博士毕业于CMU,目前的研究方向集中于CV和机器人技术等等,Google学术显示论文引用次数23000+。哦对了最后,团队成员还包括本次研究所用的机器人:来自宇树科技的Unitree H1。One More Thing要说最近的机器人进展,还真不少。先是OpenAI和微软押注的Figure刚刚宣布,新一轮融资筹集了约6.75亿美元,融资前估值约20亿美元。紧接着发布了个视频,介绍了旗下人形机器人Figure 01的最新进展,称“一切都是自主的”。再有就是那个面部表情极其丰富,有时惊艳有时又惊悚的Ameca,最新宣布已具有视觉能力。她能观察所处房间的整个情况,然后用各种各样的声音语气(包括但不限于马斯克、海绵宝宝)跟你绘声绘色地描述。就怪有意思的hhhhhh ... PC版: 手机版:

相关推荐

封面图片

《行业报告分享(人形机器人)》

《行业报告分享(人形机器人)》 简介:行业报告分享(人形机器人)聚焦人形机器人领域,提供了关于该行业的全面且深入的研究报告。报告内容可能包括人形机器人的技术发展现状,如人工智能、机械设计、传感器技术在人形机器人中的应用;市场规模与发展趋势,分析全球及国内市场的需求、竞争格局和未来增长预测;行业应用场景,探讨人形机器人在医疗、教育、服务、工业等领域的应用前景;还可能涉及政策法规、投资机会等方面的内容。为行业从业者、投资者、科研人员等提供了有价值的信息参考,有助于了解人形机器人行业的发展动态和方向 。 标签: #人形机器人 #行业报告 #科技行业 #市场分析 #技术发展 文件大小:NG 链接:

封面图片

人形机器人现身华为开发者大会

人形机器人现身华为开发者大会 值得一提的是,华为云此前已与人形机器人领域的领军企业乐聚机器人达成战略合作,双方将共同探索“华为盘古大模型+夸父人形机器人”的应用场景。这一合作标志着华为云在人形机器人领域迈出了重要一步,也预示着未来双方将共同推动人形机器人技术的创新与发展。有业内分析人士认为,人形机器人作为未来30年内具有巨大潜力的产业,无疑将引领新一轮的技术革命。然而,人形机器人的研发与制造也面临着巨大的挑战,包括高昂的成本和持续的资金投入。目前,包括老牌企业波士顿动力在内,以及新兴势力,都面临着相似的挑战和困境。此外,特斯拉CEO马斯克也对人形机器人的未来充满了信心。他透露,特斯拉的Optimus人形机器人预计在今年底前将具备执行“有用的”工厂任务的能力,并有望在2025年底前推向市场。这无疑为人形机器人的未来发展注入了强大的动力。 ... PC版: 手机版:

封面图片

人形机器人最近还蛮受关注的。翻了下工信部《人形创新发展指导意见》,明确指出:到 2025 年,人形创新体系初步建立,

人形机器人最近还蛮受关注的。翻了下工信部《人形机器人创新发展指导意见》,明确指出:到 2025 年,人形机器人创新体系初步建立,培育 2-3 家有全球影响力的生态型企业和一批专精特新中小企业。到 2027年,人形机器人技术综合实力达到世界先进水平。 列举国内人形机器人研发团队和产品,包括如下: 1. 国防科技大学 Blackman 2. 哈尔滨工业大学 HIT Humanoid 3. 理工汇童 6 4. 浙江大学悟空 4.0 5. 优必选 WalkerX、优悠 6. 宇树科技 H1 7. 小鹏汽车 PX5 8. 达闼科技 XR-4 9. 追觅科技 10. 北京钢铁侠 11. 小米科技 CyberOne

封面图片

人形机器人进厂“打工” 商业化前景广

人形机器人进厂“打工” 商业化前景广 据中证报,4月9日,在首届中国人形机器人产业大会暨具身智能峰会上了解到,我国人形机器人产业已形成丰富的技术积累,企业正紧锣密鼓开展产品验证,多款人形机器人小批量量产在即,产业链商业化前景广阔。值得关注的是,人形机器人商业化不断取得突破。近期优必选等企业宣布其人形机器人已进入汽车工厂“打工”。专家表示,人形机器人大规模量产仍需解决降低产品成本、突破核心零部件技术等问题。 来源:格隆汇

封面图片

“天工”夺得全球首个人形机器人半马冠军

“天工”夺得全球首个人形机器人半马冠军 全球首场人形机器人半程马拉松今天在北京开跑。来自北京人形机器人创新中心研制的天工Ultra最先冲线完赛,夺得冠军,用时2小时40分钟。 为确保比赛公平公正且顺利进行,组委会制定了详细规则。比赛允许机器人在中途更换电池,但更换时间会被记录在总成绩内;若机器人出现故障,队伍可在规定区域进行维修,但维修时长同样会计入比赛用时。赛事允许机器人自主奔跑、跟随奔跑或遥控操作。 同时,为了保障机器人在道路上的安全行驶,赛事路线进行了专门规划,并配备了专业的保障团队实时监控机器人状态。比赛全程采用铁马隔离或绿化带隔离的方式,机器人虽与运动员共享同一路线,但各自拥有单独赛道。

封面图片

北京人形机器人创新中心发布“天工” 可拟人奔跑6公里/小时

北京人形机器人创新中心发布“天工” 可拟人奔跑6公里/小时 机器人配备多个视觉感知传感器,配备每秒550万亿次操作算力、高精度的惯性测量单元(IMU)和3D视觉传感器,并已解决基本运动控制问题,是具身智能场景应用和研究的最佳平台。此外,“天工”还配备了高精度的六维力传感器,以提供精确的力量反馈。北京人形机器人创新中心介绍,“天工”具备开源开放性和兼容扩展性,可以实现开放调用通讯接口,灵活扩展软、硬件等功能模块,充分满足不同应用场景下需求。同时,“天工”采用了其独立自主研发的全新人形机器人运动技能学习方法“基于状态记忆的预测型强化模仿学习”,实现了全球首例纯电驱全尺寸人形机器人的拟人奔跑。在现场演示中,“天工”在盲视情况下依然能够平稳通过斜坡和楼梯,对磕绊、踏空等情况也可以做到步态的敏捷调整。 ... PC版: 手机版:

🔍 发送关键词来寻找群组、频道或视频。

启动SOSO机器人