ℹ美国史丹佛大学推出让人形机器人自主学习的系统 HumanPlus，穿鞋子、折衣服通通不在话下#

ℹ美国史丹佛大学推出让人形机器人自主学习的系统 HumanPlus，穿鞋子、折衣服通通不在话下# 美国史丹佛大学研究出能够让人形机器人从人类的数据库中学习动作和自主技能的系统「HumanPlus」，HumanPlus 让人形机器人能够通...

MIT博士让机器人自学“常识”：大模型加持 可自主完成复杂家务劳动

MIT博士让机器人自学“常识”：大模型加持 可自主完成复杂家务劳动 相关研究论文以“Grounding Language Plans in Demonstrations Through Counterfactual Perturbations”为题，以会议论文的形式已发表在人工智能（AI）顶会 ICLR 2024 上。麻省理工学院（MIT）电气工程和计算机科学系博士 Yanwei Wang 为该研究论文的通讯作者。他表示，模仿学习是实现家用机器人的主流方法。但是，如果机器人盲目地模仿人类的运动轨迹，微小的错误就会不断累积，最终导致执行过程中的其他错误。“有了我们的方法，机器人就能自我纠正执行错误，提高整体任务的成功率。”让机器人掌握一点家务常识从擦拭溢出物到端上食物，机器人正在学习如何完成越来越复杂的家务劳动。实际上，许多家庭机器人都是通过模仿人类行为来学习的，它们被编程为复制人类指导它们完成的动作。然而，由于以往的机器人不具备常识，除非人类工程师通过编程让它们适应每一个可能的碰撞和轻推，否则它们并不一定知道如何处理这些情况，就会从头开始执行任务。或许，通过加入一些“常识性知识”，机器人可以在面对将它们推离训练轨道的情况时有所准备。据论文描述，Yanwei 等人通过一个简单的日常任务验证了他们提出的方法的有效性。该任务看似非常简单，即从一个碗中舀出弹珠，然后倒入另一个碗中。然而，在先前的方法中，为了让机器人完成这项任务，工程师往往会让机器人在一个流体轨迹上完成“舀”和“倒”的动作，并可能多次重复，让机器人模仿人类的一些示范动作。问题是，虽然人类可能会一次性演示一项任务，但这项任务取决于一系列子任务或轨迹。例如，机器人必须先将手伸进碗里，然后才能舀水，在移动到空碗之前，它必须先舀起弹珠。如果机器人在这些子任务中的任何一个过程中受到推挤或犯错，那么它唯一的办法就是停下来，从头开始。除非人类工程师明确标出每一个子任务，并为机器人编程或收集新的演示，从而让机器人从上述失败中恢复过来，在瞬间进行自我纠正。“这种程度的规划非常繁琐，” Yanwei 说。于是，在这项研究中，Yanwei 及其团队将机器人的运动数据与大型语言模型的“常识性知识”联系了起来。他们使机器人能够从逻辑上将许多给定的家务任务解析为子任务，并对子任务中的干扰进行调整。基于此，机器人就能继续前进，而不必返回并从头开始执行任务。而且重要的是，人类工程师也不必为每一个可能出现的故障编写详细的修复程序。据介绍，这些深度学习模型可以处理大量的文本库，并以此建立单词、句子和段落之间的联系。通过这些联系，大型语言模型可以根据它所学到的上一个词后面可能出现的词的类型生成新的句子。另外，除了句子和段落之外，大型语言模型还能根据提示生成特定任务所涉及的子任务的逻辑列表。例如，如果被要求列出将弹珠从一个碗中舀到另一个碗中的动作，模型就可能会产生一系列动词，如“够”、“舀”、“运”和“倒”。“大型语言模型可以使用自然语言告诉机器人如何完成任务的每一步。人类的连续演示就是这些步骤在物理空间中的体现，” Yanwei 说，“我们希望将两者联系起来，这样机器人就能自动知道自己处于任务的哪个阶段，并能自行重新规划和恢复。”Yanwei 表示，他们的算法现在可以将远程操作系统收集的数据转化为强大的机器人行为，尽管有外部干扰，机器人仍能完成复杂的任务。不足与展望尽管这一方法能够使得机器人在没有人类的帮助下进行自我纠正，从而完成复杂的家务劳动，但也存在一定的局限性。例如，虽然他们的方法不需要大量的人类演示，但它需要大量的试错和具有重置能力的环境，以便收集轨迹的任务成功标签。不过，研究团队表示，这种数据效率低下的问题可以通过主动学习来解决。此外，促使大型语言模型为学习分类器找到合适的状态表示也需要一些技巧。在未来的工作中，他们希望以端到端的方式结合模式分类器来学习状态表示。参考链接： ... PC版： 手机版：

「稚晖君在上海发布AI人形机器人，要应用到家政服务和制造业」

「稚晖君在上海发布AI人形机器人，要应用到家政服务和制造业」 上海智元机器人公司发布了自主研发的人形机器人样机“远征A1”，这家“独角兽”企业已进入新赛道，开启了向“具身通用人工智能”这个目标的远征。 上海智元机器人公司发布了自主研发的人形机器人样机“远征A1”，意味着这家“独角兽”企业已进入新赛道，开启了向“具身通用人工智能”这个目标的远征。该机器人具有高度自主性，拥有49个自由度和高密度电驱动方式，可以进行步行、避障等动作。稚晖君作为智元机器人联合创始人，负责人形机器人的整体设计和架构。他的创业故事也备受关注，从华为离职后，他选择在上海创立智元机器人，借助上海的高端研发人才和制造业供应链，推动人形机器人领域的发展。 文章链接：

上海交大研发“导盲六足机器人”：自主导航至目的地、动态躲避障碍、识别红绿灯

上海交大研发“导盲六足机器人”：自主导航至目的地、动态躲避障碍、识别红绿灯 上海交通大学机械与动力工程学院高峰教授团队研发了一款“导盲六足机器人”，这款机器人具有视觉环境感知功能，可自主导航至目的地、动态躲避障碍、识别红绿灯。 导盲六足机器人通过批量化生产可有效降低成本，解决导盲犬数量短缺的问题；通过后台建立互联网服务体系，还可以实现居家陪护、应急处理等功能。导盲机器人上集成了听觉、触觉和力觉三种交互方式，实现盲人与导盲六足机器人之间的人机智能感知与顺应性行为。 机器人可根据盲人的语音指令，基于深度学习端到端语音识别模型理解语义信息，目前语音识别准确率在 90% 以上，响应速度在 1 秒之内。可通过语音对机器人下发指令，如：启动、停止、设定目的地、加速、减速等，机器人实时反馈行走和环境状况等信息，实现双向交互。 盲杖可以实现盲人与导盲机器人之间的力觉交互，向盲人提供牵引力和转向力矩，引导盲人前进和转向，同时盲人可以推拉盲杖来动态调整机器人的行走速度。目前机器人最大速度为 3m/s，能够满足盲人出行需求，且六足构型确保机器人可以低噪声稳定行走。 频道：@kejiqu 群组：@kejiquchat

波士顿动力机器人最新视频：自主“搭桥”为高处工人递工具 能跑能跳还能空翻

波士顿动力机器人最新视频：自主“搭桥”为高处工人递工具 能跑能跳还能空翻 波士顿动力公司发表新视频，展示该公司人形机器人的最新能力。视频中的“阿特拉斯”型机器人自主借助木板搭建桥梁以登上脚手架，为工人递上工具，随后以空翻动作返回地面。波士顿动力公司技术团队同时发布一幕后解析视频，讲解机器人研发进程。项目团队成员称，该公司已不满足于只让机器人完成跳舞或跑酷等任务，而是让该型机器人进入工作环境，探索其应用在真实世界中的可能。 欢迎关注 #菲行者 国际安危事件新闻频道 投稿联系 @NBAAAAAA

自主人形机器人会打拳击 但功夫很弱

自主人形机器人会打拳击 但功夫很弱 加利福尼亚州帕洛阿尔托附近斯坦福大学的研究人员傅子鹏（Zipeng Fu）、赵青青（Qingqing Zhao）和吴琦（Qi Wu）开发出了一种名为"HumanPlus"的仿人机器人。该团队使用全栈系统来帮助机器人学习人类的能力。"我们首先利用现有的 40 小时人类运动数据集，通过强化学习在模拟中训练低级策略。这一策略可转移到现实世界，使仿人机器人仅使用 RGB 摄像头（即阴影）就能实时跟踪人类的身体和手部动作"。在 HumanPlus 的网站上，至少有十几个视频示例，展示了 HumanPlus 机器人在跟拍时能够做的事情，从弹钢琴到打乒乓球。此外，还有不少例子展示了机器人学习到的自主能力，如跳跃、打字，甚至与同伴握手打招呼。不过，它动作缓慢、笨拙，执行任务时相当笨重，但至少这是一个仿人机器人，你我都可以以 9 万美元的低价直接购买。斯坦福大学的研究人员花了 107945 美元对他们的机器人进行了改装，增加了 Inspire-Robots 的双手、Robotis 的手腕和 Razer 网络摄像头，使其拥有 33 种自由度。用于创建 HumanPlus 的代码也全部在 GitHub上开源。只需一点点技术诀窍和一大笔钱，你也可以在自家车库里训练出自己的身高 5 英尺 11（180 厘米）、体重 104 磅（47 公斤）的机器人仆人。H1 甚至保持着速度方面的世界纪录，能以每小时 7.4 英里（11.9 公里）的速度奔跑，还能做后空翻。不过，我们不得不说，它看起来并不像一个拳击手。虽然看起来摇摇晃晃，但仿人机器人技术仍处于起步阶段，就像人类小孩学习走路一样。许多公司都在打赌，在未来几年里，这些东西的能力将大增，并开始一场可能意味着人类劳动终结的革命。 ... PC版： 手机版：