Исследователи из Калифорнийского университета в Сан-Диего представили новый фреймворк имитационного обучения WildLMa, который значительно улучшает способности четвероногих роботов к выполнению сложных задач в реальной среде. Разработка направлена на обучение роботов одновременно манипулировать объектами и перемещаться в динамичных условиях, что делает их более универсальными и полезными для выполнения повседневных задач.

Что такое WildLMa?

WildLMa представляет собой интеграцию передовых технологий визуально-языковых моделей (VLM) и больших языковых моделей (LLM), которые используются для разбиения задач на управляемые этапы. Такой подход позволяет роботам обучаться сложным последовательностям действий, например, сбору предметов, перемещению объектов и выполнению многошаговых задач. Это увеличивает обобщаемость навыков и делает роботов более адаптивными к изменяющимся условиям.

Сбор данных для обучения
Фреймворк предлагает инновационный способ сбора экспертных данных с использованием виртуальной реальности. Человеческие операторы управляют роботом с помощью одной руки, упрощая процесс демонстрации сложных действий. Этот метод позволяет быстро собирать большие объемы данных, которые затем используются для обучения роботов эффективным действиям.

Практическое применение WildLMa

Команда исследователей успешно протестировала WildLMa на различных реальных задачах. Среди них:

  • Уборка мусора в коридорах и на открытых пространствах кампуса.
  • Поиск и получение заказов с едой.
  • Перестановка предметов на полках.
  • Выполнение задач в бытовых условиях, включая уборку и сортировку.

Эти испытания показали, что система способна работать в динамичных условиях, где требуется учитывать множество переменных, таких как сложные препятствия, изменяющиеся параметры среды и взаимодействие с объектами разной сложности.

Инновации и перспективы

«Интеграция механизмов внимания играет решающую роль в повышении адаптивности навыков робота», — отметил Ючен Сон, один из ведущих исследователей проекта. Он добавил, что WildLMa открывает возможности для применения роботов в повседневной жизни, таких как поддержание порядка в домах, поиск утерянных предметов или помощь людям с ограниченными возможностями.

Фреймворк также показал себя эффективным в ситуациях, где требуется высокая точность действий, таких как подъем мелких предметов или работа в ограниченном пространстве. Подобные успехи приближают реализацию роботов, способных выполнять рутинные задачи, к реальной практике.

Будущее робототехники

WildLMa демонстрирует, как современные технологии машинного обучения могут расширить возможности роботов. Применение визуально-языковых моделей и адаптивного обучения помогает не только ускорить развитие робототехники, но и повысить уровень взаимодействия роботов с реальным миром.

В будущем разработчики планируют расширить функциональность системы, чтобы роботы могли справляться с еще более сложными задачами, включая оказание помощи в чрезвычайных ситуациях или работу в промышленных зонах. WildLMa обещает стать значительным шагом в создании умных и эффективных решений для повседневной жизни.