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新技能get!人形机器人学会连续后空翻统共需几步?揭秘

发布日期:2025-03-15 20:46:39 文章来源: 千龙网 阅读量:4271   

上个月,人形机器人做前空翻的视频上了热搜,一台人形机器人以矫健身姿完成了一个干净利落的前空翻,落地时甚至比许多人类运动员还要稳。

这两天,人形机器人的技能又提升了。北京一家机器人研发团队,对外展示了可以连续后空翻的人形机器人。

01:39

总台央视记者 张春玲:机器人又迭代了!我身旁个子比较矮小,只有1米3的人形机器人,它刚刚实现了多个连续后空翻的高难度动作,它的名字叫N2。

团队技术负责人 姜哲源:后空翻相比前空翻难的地方在于人一般后脚掌比前脚掌要短,后空翻的时候顺着惯性更容易往后倒,后脚掌短的话更容易掀过去,前空翻的话前脚更长,更不容易被掀过去。因此后空翻相比起来难度会稍微更大一点。

为了实现机器人后空翻的稳定性,团队在硬件结构上进行了创新设计。他们尽可能将重量较大的关节向胯部集中,从而让机器人在翻转过程中使的力气最小。同时,他们采用了功率更为强劲的电机以及更为轻的材料,让机器人具有更大的爆发力。

三个礼拜学会后空翻

机器人如何做到?

虽然后空翻的动作难度大,但是记者在采访中了解到,机器人团队仅用了三周,就让机器人学会了这个特殊技能。

02:00

问题来了

让机器人学会后空翻

如何做到?

需要几步?

首先,团队在数字世界中,通过一系列动力学计算优化,得到一个翻跟头的最优轨迹。 随后,他们在虚拟仿真中,通过强化学习的方法,让成百上千的机器人模仿这个翻跟头的最优轨迹,不断试错。 由于后空翻是一个相对较难的动作,团队还在训练中加入了一种课程学习的方法,让机器人像人去上课一样,从易到难,一点点完成精准的轨迹复刻。 随后,再将训练好的算法迁移到机器人本体上,通过不断的反复测试,在仿真世界和机器人真机里不断进行系统优化,让真实的机器人也能具备复刻后空翻的能力。

团队算法工程师 李胜涛:我们通过给它一些关节角度的跟踪奖励,如果它跳得高了或者矮了,我们会给他一些惩罚,通过这样一套方法,然后让它不断去贴合专家数据。

专家介绍,不论是爬台阶、还是后空翻,甚至做出一些更加高难度的动作,最近机器人的动作技能变强的武林秘籍,离不开一个叫做强化学习的人工智能学习范式。它可以让机器人在未知的数字世界里,通过给机器人一个标准,让它像人类一样试错成长。让机器人通过试错和惩罚自主进化。

北京人形机器人创新中心首席技术官 唐剑:强化学习有一个很大的问题,就是训练很难,如果它是个小白,让机器人在真实环境训练很可能把机器人撞坏,因为它经常会做出一些错误的操作,会失败。要在虚拟环境里训练,虚拟环境和真实环境可能又有误差。

上个月,人形机器人做前空翻的视频上了热搜,一台人形机器人以矫健身姿完成了一个干净利落的前空翻,落地时甚至比许多人类运动员还要稳。

这两天,人形机器人的技能又提升了。北京一家机器人研发团队,对外展示了可以连续后空翻的人形机器人。

01:39

总台央视记者 张春玲:机器人又迭代了!我身旁个子比较矮小,只有1米3的人形机器人,它刚刚实现了多个连续后空翻的高难度动作,它的名字叫N2。

团队技术负责人 姜哲源:后空翻相比前空翻难的地方在于人一般后脚掌比前脚掌要短,后空翻的时候顺着惯性更容易往后倒,后脚掌短的话更容易掀过去,前空翻的话前脚更长,更不容易被掀过去。因此后空翻相比起来难度会稍微更大一点。

为了实现机器人后空翻的稳定性,团队在硬件结构上进行了创新设计。他们尽可能将重量较大的关节向胯部集中,从而让机器人在翻转过程中使的力气最小。同时,他们采用了功率更为强劲的电机以及更为轻的材料,让机器人具有更大的爆发力。

三个礼拜学会后空翻

机器人如何做到?

虽然后空翻的动作难度大,但是记者在采访中了解到,机器人团队仅用了三周,就让机器人学会了这个特殊技能。

02:00

问题来了

让机器人学会后空翻

如何做到?

需要几步?

首先,团队在数字世界中,通过一系列动力学计算优化,得到一个翻跟头的最优轨迹。 随后,他们在虚拟仿真中,通过强化学习的方法,让成百上千的机器人模仿这个翻跟头的最优轨迹,不断试错。 由于后空翻是一个相对较难的动作,团队还在训练中加入了一种课程学习的方法,让机器人像人去上课一样,从易到难,一点点完成精准的轨迹复刻。 随后,再将训练好的算法迁移到机器人本体上,通过不断的反复测试,在仿真世界和机器人真机里不断进行系统优化,让真实的机器人也能具备复刻后空翻的能力。

团队算法工程师 李胜涛:我们通过给它一些关节角度的跟踪奖励,如果它跳得高了或者矮了,我们会给他一些惩罚,通过这样一套方法,然后让它不断去贴合专家数据。

专家介绍,不论是爬台阶、还是后空翻,甚至做出一些更加高难度的动作,最近机器人的动作技能变强的武林秘籍,离不开一个叫做强化学习的人工智能学习范式。它可以让机器人在未知的数字世界里,通过给机器人一个标准,让它像人类一样试错成长。让机器人通过试错和惩罚自主进化。

北京人形机器人创新中心首席技术官 唐剑:强化学习有一个很大的问题,就是训练很难,如果它是个小白,让机器人在真实环境训练很可能把机器人撞坏,因为它经常会做出一些错误的操作,会失败。要在虚拟环境里训练,虚拟环境和真实环境可能又有误差。

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