“機器人正在接管舊金山”
公園、大街都逛遍了
西風(fēng) 發(fā)自 凹非寺
量子位 | 公眾號 QbitAI
一批人形機器人在美國舊金山街頭出沒，引得過往行人駐足觀望：
可能還去上了個課，從加州大學(xué)伯克利分校校門大搖大擺走出：
路線不對，踩著小碎步，穩(wěn)健調(diào)頭：
或者不裝了，調(diào)什么頭，直接倒著走：
在各種場景下都可以看到它們的身影：
于是乎，“機器人正在接管舊金山”的消息已經(jīng)傳開了??：
要不是視頻中還有人類出鏡，網(wǎng)友都要懷疑這是不是真的在舊金山：
這就是來自加州大學(xué)伯克利分校的人形機器人成果。研究人員提出了使用序列建模和動作預(yù)測的Causal Transformer模型。
使得人形機器人可以在室內(nèi)外各種環(huán)境中穩(wěn)健行走，應(yīng)對不同地形，甚至還能背個書包，提袋垃圾：
怎么做到的？
此前，盡管一些人形機器人在特定環(huán)境下表現(xiàn)良好，但廣泛存在泛化和適應(yīng)新環(huán)境方面的問題。
來自加州大學(xué)伯克利分校的研究人員提出了運用Causal Transformer的方法。
這是一種特殊的Transformer模型，通過自回歸從觀察-動作歷史信息中預(yù)測下一個動作，也就是模型的輸出（預(yù)測的動作）只依賴于其輸入（觀察-動作歷史信息）中的先前信息。
具體來說，在處理“觀察-動作對”時，模型會將每個“觀察-動作對”作為一個token，并通過自注意力機制來學(xué)習(xí)這些token之間的關(guān)系。在自注意力計算中，模型會為每個token分配權(quán)重，這些權(quán)重反映了在預(yù)測當(dāng)前動作時，序列中其他token的重要性。
由于Causal Transformer限制了自注意力只能考慮前面的token，它能夠捕捉到序列中的因果依賴，即當(dāng)前動作的決策是基于之前觀察-動作的歷史信息。
通過這種方式，Causal Transformer能夠使機器人在復(fù)雜和動態(tài)的環(huán)境中，在沒有未來信息的情況下做出適應(yīng)性更強的決策。
訓(xùn)練階段，研究人員使用Isaac Gym模擬器進行大規(guī)模并行訓(xùn)練，模擬了機器人的剛體和接觸動力學(xué)。
為了模擬機器人的閉鏈動力學(xué)，引入了“虛擬彈簧”模型。在模擬中隨機化機器人的動態(tài)屬性、控制參數(shù)和環(huán)境物理屬性，以及添加噪聲和延遲到觀察中。
從模擬到現(xiàn)實的轉(zhuǎn)移方面，研究人員在機器人初創(chuàng)公司Agility Robotics提供的高保真度模擬器中驗證策略，該模擬器準(zhǔn)確模擬了Digit機器人的動態(tài)和物理屬性。
經(jīng)過實驗，Digit機器人能夠在多種環(huán)境中可靠行走，展現(xiàn)出對外部干擾的魯棒性：
以及在不同地形和載荷條件下的適應(yīng)性：
△左，腳被絆住；右，下坡順帶保持手臂擺動協(xié)調(diào)有力，不順拐：
Digit人形機器人
再來介紹一下demo中的這款人形機器人——Digit。
背后公司Agility Robotics，前身為俄勒岡州立大學(xué)的Dynamic Robotics Laboratory。2022年，獲亞馬遜投資。
Agility Robotics的主要產(chǎn)品是以鴕鳥等鳥類為發(fā)想的雙足步行機器人，主要研發(fā)成果包含Cassie、Digit兩個機型。
其中Cassie是只有下半身的雙足機器人：
至于Digit，像是下面這個，已經(jīng)成為亞馬遜75萬機器人員工中的一員，不過還處于測試階段，負責(zé)搬運亞馬遜標(biāo)志性的黃箱子：
Agility Robotics表示，將在今年向合作伙伴交付第一批Digit，Digit的初步應(yīng)用包括倉庫和配送中心內(nèi)的散裝材料處理，預(yù)計2025年全面上市。
他們最近還宣布開設(shè)了一家新機器人制造工廠RoboFab?，聲稱第一年預(yù)計生產(chǎn)數(shù)百臺機器人，之后每年產(chǎn)能最多可達10000臺。Digit也將在新工廠中上崗，進行搬運、裝載等工作。
參考鏈接：
[1]https://twitter.com/minchoi/status/1749784839824216511
[2]https://learning-humanoid-locomotion.github.io/
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