Гуманоид учится ходить в симуляции за часы, а брать чашку - по сотням демонстраций человека. Разбираем методы без формул.
Ещё десять лет назад робота программировали: инженер описывал каждое движение. Сегодня роботов учат: показывают примеры или дают цель, и алгоритм сам находит способ. Именно обучение сделало возможными ходьбу гуманоидов и манипуляцию неупорядоченными предметами. Ниже - основные подходы и что они значат для покупателя.
Робот (точнее, его модель в симуляторе) пробует действия и получает награду за приближение к цели: устоял - плюс, упал - минус. Миллионы попыток в симуляции сжимаются в часы на GPU, а результат - политика управления - переносится на реального робота. Так учат ходьбе, бегу, восстановлению после толчков. Главная сложность - разрыв между симуляцией и реальностью, его закрывают рандомизацией физики и параметров.
Человек показывает задачу десятки или сотни раз - через телеоперацию или ведение руки, а модель учится повторять. Подход работает там, где награду сложно описать: аккуратно сложить одежду, вставить деталь, налить воду. Именно так учат манипуляции: методы ACT, Diffusion Policy строятся на демонстрациях.
Для имитационного обучения нужны данные, и их собирают телеоперацией: оператор управляет роботом через ведущие руки, VR-контроллеры или экзоскелет, а система записывает изображения с камер и положения суставов. Платформы вроде Mobile ALOHA созданы именно для этого: две ведущие руки, две ведомые, камеры, мобильная база. Сотни эпизодов одной задачи - типичный объём для обучения.
Vision-Language-Action - модели, которые получают изображение и текстовую команду и выдают действия робота. Они обучены на больших датасетах разных роботов и задач и обобщают на новые предметы и инструкции. Пока это исследовательская область: демонстрации впечатляют, надёжность в реальной среде ограничена. Но именно сюда идёт индустрия.
| Локомоция | Ходьба, бег, лестницы у гуманоидов и квадропедов - уже обучены производителем, работают из коробки |
| Навигация | Классические алгоритмы, надёжны, не требуют обучения |
| Манипуляция | Конкретные задачи требуют сбора данных и обучения под вашу среду |
| Обобщение | Робот «понимает любую команду» - пока исследовательские демонстрации |
В симуляции на GPU - часы или дни. Перенос на робота и доводка - недели. Производители поставляют уже обученные политики.
Обычно от 50 до нескольких сотен эпизодов в зависимости от сложности и вариативности среды.
Сбор демонстраций - да, оператор справится. Настройка обучения и перенос на робота требуют инженера.
+7 925 995-49-15 · info@100xbot.ru