Китайская компания Galaxy General Robot представила модель управления движениями человекоподобного робота на основе 20 000 часов данных

Репортаж от Wedoany，Компания Galaxy General Robot недавно представила базовую модель управления движениями человекоподобного робота в реальном времени AstraBrain-WBC 0.5. Эта модель является важной частью технологической системы Galaxy Brain (AstraBrain), обучена на примерно 2 миллиардах кадров данных о движениях человека, имеет 80,4 миллиона параметров и ориентирована на развитие способностей «универсального мозжечка» робота.

Для обучения этой модели объединённая исследовательская группа Galaxy General Robot создала крупнейший в отрасли набор данных для обучения движениям человекоподобных роботов общей продолжительностью около 20 000 часов, охватывающий такие разнообразные сценарии, как танцы, спорт, повседневное поведение, промышленные операции, совместное перемещение грузов и другие. Данные показывают, что диапазон движений модели примерно в 4–5 раз превышает диапазон широко используемого в отрасли набора данных AMASS.

AstraBrain-WBC 0.5 впервые в области управления движениями человекоподобных роботов в реальном времени внедряет парадигму масштабного обучения, аналогичную GPT. Модель использует каузальную архитектуру трансформера в стиле GPT, переопределяя управление всем телом робота как задачу прогнозирования непрерывной последовательности. Исследовательская группа также создала библиотеку априорных знаний о движениях, состоящую из 384 экспертов по движениям, и объединила их в единую модель управления с помощью дистилляционного обучения, совершив переход от «набора экспертных навыков» к «универсальной базовой модели движений».

Что касается производительности, модель обеспечивает совместное управление всем телом робота с 29 степенями свободы, выполняя сложные действия, такие как координация рук и ног, смена центра тяжести и согласование движений тела.

В тестах на реальных роботах модель способна выполнять высокодинамичные действия, такие как баскетбол, бокс, танцы, перевороты и вставание, совместное перемещение грузов, без предварительного обучения. После инженерной оптимизации модель достигает сквозной задержки вывода менее 1,5 миллисекунды на одной видеокарте RTX 4090, а общая задержка оборудования для захвата движений составляет менее 20 миллисекунд, что удовлетворяет требованиям управления в реальном времени с частотой 50 Гц.

Данные из статьи показывают, что по мере увеличения объёма обучающих данных с 200 миллионов до 2 миллиардов кадров ошибка отслеживания модели без предварительного обучения постоянно снижается, а уровень успешности повышается с 83,26% до 92,58%, что подтверждает значительные преимущества масштабного обучения.

Что касается применения, AstraBrain-WBC 0.5 может служить базовой моделью управления движениями, предоставляя исследовательским институтам и разработчикам возможность генерировать высококачественные данные о движениях, а также использоваться для генерации сложных движений в реальном времени, таких как танцы, выступления и интерактивные демонстрации. Модель поддерживает дистанционное управление всем телом в реальном времени и отслеживание сложных движений, что имеет потенциал для применения в таких сценариях, как аварийно-спасательные работы и действия в опасных средах.

В настоящее время соответствующие статьи, код и технические результаты AstraBrain-WBC 0.5 полностью открыты и доступны для экосистемы.

Компания Galaxy General Robot заявила, что благодаря сочетанию крупномасштабных данных и архитектуры в стиле GPT эта модель позволяет управлению движениями человекоподобных роботов начать приобретать способности базовой модели, обеспечивая фундаментальную основу для масштабного внедрения роботов в сценарии розничной торговли, промышленности и услуг.

Данный материал скомпилирован платформой Wedoany. При цитировании материалов, созданных с помощью искусственного интеллекта (ИИ), необходимо обязательно указывать источник — «Wedoany». В случае выявления нарушения прав или иных проблем просим своевременно информировать нас. Сайт оперативно внесёт изменения или удалит материал.Электронная почта: news@wedoany.com