400米2分34秒破记载，伯克利双足机械人「收受」人类

李祝桐 2024-03-28 07:04 551

"400米2分34秒破记载，伯克利双足机械人「收受」人类,这篇新闻报道详尽，内容丰富，非常值得一读。这篇报道的内容很有深度，让人看了之后有很多的感悟。作者对于这个话题做了深入的调查和研究，呈现了很多有价值的信息。这篇报道的观点独到，让人眼前一亮。 " 账号设置我的关注我的收藏申请的报道退出登录登录搜索36氪Auto数字时氪将来消费智能涌现将来城市启动Power on36氪出海36氪研究院潮生TIDE36氪企服点评36氪财经(Finance)职场bonus36碳后浪研究所暗涌Waves硬氪媒体品牌企业号企服点评36Kr研究院36Kr创新咨询企业服务核心服务城市之窗行政部门服务创投发布LP源计划VClubVClub投资机构库投资机构职位推介投资人认证投资人服务寻求报道36氪Pro创投氪堂企业入驻创业者服务创投平台首页快讯资讯推荐财经(Finance)科技(Technology)创新城市最新创投汽车(Car)企服专精特新直播视频专题活动搜索寻求报道我要入驻城市合作400米2分34秒破纪录，伯克利双足机器人「接管」人类新智元·2024-03-26 19:05关注用训GPT的方法，训出人形机器人

UC伯克利的双足机器人，400米直接跑进了2分34秒，这个速度属实是超越不少人类了。而背后的RL通用框架，让它无论是站立，还是跑步、跳高、跳远，动作都十分丝滑。

UC伯克利的双足机器人，跑步又破纪录了！

最近，HYBRID ROBOTICS研究团队的Cassie，给我们(We)来了一段惊艳的表演——

以2分34秒的成绩，跑完了400米！

随后，它又在不需要额外训练的情况下，完成了1.4米的跳远。

是的，相信你已经注意到了，它的外形十分独特——只有下半身！

没错，跑步什么的，要上半身干啥。

400米冲刺脚下生风

没有上半身意味着什么？当然是——速度就是一切！

一声令下，Cassie就开始跑400米了。

只见它两脚生风，脚步敏捷。

就是，不知道脚下这双跑鞋有没有速度加成？

可以看到，Cassie的跑步姿势十分标准，没有任何累赘的动作。

而研究人员则全程跟在后面陪跑。

现在，Cassie在做最后的冲刺，它集中精力一鼓作气，一跃而冲过了终点线。

它最后的成绩是——2分34秒！

这个成绩，可能许已经超越了不少人类。

算起来，Cassie的步速是每分155.6米。

在21年，Cassie在中途不充电的条件下，完成了5公里的户外长跑，用时53分钟，这个步速是每分94.3米。

这个进步是肉眼可见的。

Cassie是利用(Use)神经网站强化学习进行(Carry Out)训练的，因此，它可以从头掌握简单的技能，比如原地跳跃、向前走可能跑而不摔倒。

它被鼓励模仿人体动捕的数据，和动作的演示动画。

最后，团队还测试了Cassie的跳远能力，注意，这是在它没有经过额外训练的情况下。

它的成绩是1.4米。

RL通用框架，跑步、跳高、跳远多才多艺

Cassie怎么这么强？

我们(We)在这篇发表于1月底的论文中，找到了答案。

论文地址：https://arxiv.org/pdf/2401.16889.pdf

利用(Use)深度强化学习（RL），研究者为双足机器人创建了动态运动控制器。

他们(They)开发出了一种通用控制解决方案，可用于一系列动态双足技能，比如周期性行走，跑步，以及非周期性的跳跃和站立。

这个通用控制框架，可以达成各种周期性和非周期性的双足运动技能

基于强化学习的控制器，他们(They)采用了新颖的双历史(History)架构，利用(Use)了机器人的长期和短期输入/输出(I/O)历史(History)。

当通过端到端强化学习方法进行(Carry Out)训练时，这种控制架构在模拟和现实世界中的各种技能上，都始终优于其他方法。

另外，RL系统还引入了适应性和鲁棒性。

可以证明，通过有效利用(Use)机器人的I/O历史(History)记录，架构就可以适应各种变化，如接触事件。

鲁棒性的另一个关键来源，就是任务随机化。

因此，我们(We)就看到了Cassie的各种运动技能。比如稳稳地站立，多才多艺地步行，快速跑步，以及各种跳高和跳远。

这个研究所基于RL的控制器架构如下图，它利用(Use)了机器人的输入和输出（I/O）的双重历史(History)记录。

利用(Use)这个多阶段的训练框架，就可以获得零样本转移到现实世界的通用控制策略。

如下是基于RL的双足机器人运动控制策略架构各种基线的图示。

利用(Use)研究者开发的多功能跑步策略，Cassie成功(Success)完成了400米冲刺。

这个过程是使用单一跑步策略完成的。

它使得机器人能够从站立姿势转变为平均2.15m/s和峰值3.54m/s的快速跑步步态。

使用微调的跑步策略，Cssie还以快速的跑步步态完成了100米短跑。

用训GPT的方法，训出人形机器人机器人接管旧金山？

在今年(This Year)1月，UC伯克利的人形机器人显眼包「小绿」，就曾经大规模引起了人们的注意。

那时它长这样——

看着挺好，就是没脖子。

只见它在围观人群的惊叹声中，大摇大摆地走出UC伯克利校门。

在操场草坪上，跟大爷一样练习倒步走。

身影遍布UC伯克利校园的各个角落。

甚至引起网友惊呼：机器人接管旧金山了？

预测下一个动作，控制人形机器人行走

不久后，就在2月底，UC伯克利就发表了一篇重磅论文，介绍「小绿」是怎么训练出的。

论文地址：https://arxiv.org/pdf/2402.19469.pdf

在这篇论文中，他们(They)介绍了训练人形机器人的方法——跟训练GPT的方法是一样的。

用这种训练GPT的方法，研究者成功(Success)地训练出了人形机器人的类人运动。

重点就是：通过预测下一个动作，来控制人形机器人的行走。

人体运动作为下一个token预测

在一系列模拟轨迹上，他们(They)对模型进行(Carry Out)了训练。

而这些轨迹，来自之前的神经网站策略。

使用不同数据源进行(Carry Out)训练的通用框架

人形机器人所学习的，就是基于模型的控制器、动捕数据和YouTube上的人类视频。

训练数据集的4个来源

结果(Result)，这个模型能让全尺寸的人形机器人在完全未经训练的情况下，直接完成行走！

仅仅用了27个小时的训练，模型就能在现实世界中泛化了。

而训练过程中从未见过的指令，机器人也能应对。

从此，机器人可以学习真实世界的控制任务了。

参考资料

https://arxiv.org/abs/2402.19469

https://arxiv.org/abs/2401.16889

本文来自微信公众号“新智元”（ID:AI_era），作者：Aeneas 好困，36氪经授权发布。

该文观点仅代表作者本人，36氪平台仅提供信息存储空间服务。

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