Роботы учатся играть в футбол: новый подход к управлению

от

Автор: Денис Аветисян

Исследователи разработали систему, позволяющую гуманоидным роботам осваивать футбольные навыки, используя данные с бортовых камер.

Роботизированная система, обученная посредством новой стратегии, демонстрирует способность к плавному переходу от приближения к мячу к удару, превосходя существующие подходы, основанные на жестких правилах, и демонстрируя снижение максимальной угловой скорости и более стабильное время контакта с мячом, что указывает на более эффективное и контролируемое движение.
Роботизированная система, обученная посредством новой стратегии, демонстрирует способность к плавному переходу от приближения к мячу к удару, превосходя существующие подходы, основанные на жестких правилах, и демонстрируя снижение максимальной угловой скорости и более стабильное время контакта с мячом, что указывает на более эффективное и контролируемое движение.

В данной работе представлен метод обучения с подкреплением, позволяющий гуманоидным роботам выполнять сложные футбольные приемы, объединяя визуальное восприятие и управление движением с использованием состязательных априорных ограничений на движение и виртуальной системы восприятия.

🚀 Квантовые новости

Подключайся к потоку квантовых мемов, теорий и откровений из параллельной вселенной.
Только сингулярные инсайты — никакой скуки.

Присоединиться к каналу

Несмотря на успехи в области робототехники, наделение человекоподобных роботов способностью к быстрому и адаптивному поведению в динамичных условиях остается сложной задачей. В данной работе, ‘Learning Vision-Driven Reactive Soccer Skills for Humanoid Robots’, представлен подход, основанный на обучении с подкреплением, позволяющий человекоподобным роботам осваивать навыки игры в футбол, используя визуальную информацию в реальном времени. Ключевым элементом является интеграция восприятия и управления движением посредством использования состязательных априорных оценок движения и виртуальной системы восприятия, что обеспечивает реактивность и согласованность поведения. Сможет ли предложенный подход стать основой для создания более автономных и интеллектуальных роботов, способных успешно действовать в сложных реальных условиях?

Эхо Восприятия и Действия

Разработка по-настоящему интеллектуальных роботов требует не только совершенствования восприятия, но и его бесшовной интеграции с действиями. Традиционные подходы часто сталкиваются с трудностями в динамичных средах и при долгосрочном планировании. Точная оценка состояния и местоположения робота критически важна, и методы одометрии, хоть и полезны, подвержены накоплению ошибок, требуя коррекции и локализации.

Исследование координации восприятия и действий демонстрирует, что различные методы обучения достигают разного уровня успешности в условиях возмущений, при этом анализ восприятия мяча и точность оценки его положения показывает стабильные результаты в ходе 4096 тестов ударов, а распределение углового расстояния между мячом и центром камеры в 1000 шагах по 2048 окружениям указывает на эффективное использование поля зрения камеры.
Исследование координации восприятия и действий демонстрирует, что различные методы обучения достигают разного уровня успешности в условиях возмущений, при этом анализ восприятия мяча и точность оценки его положения показывает стабильные результаты в ходе 4096 тестов ударов, а распределение углового расстояния между мячом и центром камеры в 1000 шагах по 2048 окружениям указывает на эффективное использование поля зрения камеры.

Создание адаптивных роботов требует не просто разработки компонентов, но и понимания их взаимодействия, формирующего сложную систему. Каждое архитектурное решение — это пророчество о будущей уязвимости.

Обучение через Испытания и Ошибки

Обучение с подкреплением (RL) – мощный инструмент тренировки роботов, позволяющий им изучать оптимальные стратегии управления посредством проб и ошибок. Для ускорения и повышения стабильности применяются передовые методы, такие как Proximal Policy Optimization (PPO), часто реализуемые в симуляционных средах, например, Isaac Gym.

Предлагаемая структура обучения позволяет агенту восстанавливать полное состояние из исторических данных с помощью архитектуры кодировщика-декодировщика, при этом обучение с использованием PPO и дискриминатора, кодирующего априорные знания о движении, в сочетании с несколькими критиками, обеспечивающими оценку ценности, позволяет эффективно обучать политику в симуляции с развертыванием только выделенных синих модулей на аппаратном обеспечении.
Предлагаемая структура обучения позволяет агенту восстанавливать полное состояние из исторических данных с помощью архитектуры кодировщика-декодировщика, при этом обучение с использованием PPO и дискриминатора, кодирующего априорные знания о движении, в сочетании с несколькими критиками, обеспечивающими оценку ценности, позволяет эффективно обучать политику в симуляции с развертыванием только выделенных синих модулей на аппаратном обеспечении.

Стандартное RL может быть неэффективным с точки зрения использования данных. Методы, такие как Adversarial Motion Priors (AMP), направляют процесс исследования, используя демонстрации экспертов, что позволяет агенту быстрее осваивать сложные навыки.

Мост Между Симуляцией и Реальностью

Создание точной системы виртуального восприятия критически важно для генерации реалистичных сенсорных данных в процессе обучения. Эффективное обнаружение объектов, с использованием моделей, таких как YOLOv8, и локализация с помощью полевых ориентиров, обеспечивают точную оценку состояния системы.

Обзор системы показывает, что робот, оснащенный бортовой камерой для визуального восприятия, проецирует обнаруженные объекты в пространство BEV, при этом обнаружения мяча передаются непосредственно политике, а наземные ориентиры обрабатываются одометром для определения местоположения цели на основе долгосрочной информации, обеспечивая эффективное извлечение и представление визуальных признаков для политики обучения с подкреплением.
Обзор системы показывает, что робот, оснащенный бортовой камерой для визуального восприятия, проецирует обнаруженные объекты в пространство BEV, при этом обнаружения мяча передаются непосредственно политике, а наземные ориентиры обрабатываются одометром для определения местоположения цели на основе долгосрочной информации, обеспечивая эффективное извлечение и представление визуальных признаков для политики обучения с подкреплением.

Сеть кодировщик-декодировщик повышает способность робота к сжатию и реконструкции информации о состоянии, оптимизируя процесс обучения. Надежная стратегия переноса из симуляции в реальность необходима для развертывания обученных политик на реальном роботе, снижая ошибку оценки положения мяча с 0.344 м до 0.186 м.

Рождение Интеллекта на Футбольном Поле

Разработанный подход к управлению гуманоидным роботом в футбольном матче объединяет обучение с подкреплением, усовершенствованные методы восприятия и симуляцию. Это позволило добиться побед в RoboCup 2025 Adult-size Humanoid League и World Humanoid Robot Games.

Валидация и анализ поведения демонстрируют, что благодаря эффективному выравниванию, разработанная политика обеспечивает надежную аппаратную производительность, тесно соответствующую результатам симуляции, при этом робот ищет мяч вдалеке, начиная у края поля, ориентируясь на оценку его положения политикой, и поворачивается, чтобы найти мяч за собой, находясь в центре поля, демонстрируя адаптивную походку с более короткими шагами и более быстрым темпом, обеспечивающими эффективную корректировку перед ударом, как это видно на примерах ударов вперед и назад.
Валидация и анализ поведения демонстрируют, что благодаря эффективному выравниванию, разработанная политика обеспечивает надежную аппаратную производительность, тесно соответствующую результатам симуляции, при этом робот ищет мяч вдалеке, начиная у края поля, ориентируясь на оценку его положения политикой, и поворачивается, чтобы найти мяч за собой, находясь в центре поля, демонстрируя адаптивную походку с более короткими шагами и более быстрым темпом, обеспечивающими эффективную корректировку перед ударом, как это видно на примерах ударов вперед и назад.

Использование Wasserstein GAN улучшает качество движений робота, обеспечивая более естественные и эффективные траектории. Стабилизация процесса обучения достигается благодаря Multi-Critic Framework. Робот забил 76 голов, пропустив лишь 11. Достигнутые результаты демонстрируют потенциал создания действительно интеллектуальных роботов, способных автономно функционировать в динамичных условиях. Каждый успех — лишь отсрочка неминуемого столкновения с непредсказуемостью мира.

Исследование, представленное в данной работе, демонстрирует, как сложные системы управления, вроде обучения робота игре в футбол, неизбежно опираются на компромиссы между идеальной моделью и реальностью. Попытки создать абсолютно предсказуемый и контролируемый процесс приводят к хрупкости и неспособности адаптироваться к непредвиденным обстоятельствам. Как однажды заметил Анри Пуанкаре: «Математика — это искусство давать точные ответы на неточные вопросы». В контексте робототехники, это означает, что даже самые передовые алгоритмы обучения с подкреплением, использующие виртуальное восприятие и состязательные априорные ограничения движения, не могут полностью устранить неопределенность, присущую взаимодействию с физическим миром. Система — это не инструмент, а экосистема, требующая постоянной адаптации и готовности к неожиданностям.

Что дальше?

Представленная работа демонстрирует возможность обучения роботов-гуманоидов сложным футбольным навыкам, опираясь на зрение и обучение с подкреплением. Однако, это лишь первый шаг на пути к созданию действительно автономных агентов. Система, как и любая другая, не решает проблем, а лишь переносит их в иную плоскость. Успешный переход от симуляции к реальному миру, достигнутый благодаря виртуальному зрению и состязательным априорным ограничениям на движение, не отменяет фундаментальной хрупкости любого алгоритма восприятия.

Следующим этапом представляется не столько усовершенствование алгоритмов обучения, сколько создание систем, способных предвидеть и адаптироваться к непредсказуемости реального мира. Логично предположить, что ключевым элементом станет не совершенствование моделей зрения, а разработка механизмов, позволяющих роботу признавать собственную неопределенность и действовать в условиях неполной информации. Каждый архитектурный выбор – это пророчество о будущей ошибке, и игнорировать эту истину невозможно.

В конечном итоге, вопрос заключается не в том, как научить робота бить по мячу, а в том, как создать систему, способную учиться на своих ошибках и эволюционировать в ответ на изменяющиеся условия. Если система молчит, значит, она готовит сюрприз. И отладка никогда не закончится – просто однажды прекратят смотреть.

Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2511.03996.pdf

Связаться с автором: https://www.linkedin.com/in/avetisyan/

Смотрите также:

2025-11-07 19:08