Robot hình người học các động tác parkour từ các bản ghi chuyển động của con người

Các nhà nghiên cứu từ Amazon Frontier AI & Robotics và UC Berkeley đã phát triển một khung công tác mới gọi là Perceptive Humanoid Parkour (PHP) cho phép robot hình người thực hiện các động tác parkour năng động với sự nhanh nhẹn giống như con người. Bằng cách tận dụng các đoạn video ghi lại các chuyển động parkour của con người, nhóm nghiên cứu đã phân tách các hành động phức tạp thành các kỹ năng cơ bản, sau đó kết hợp lại bằng phương pháp khớp chuyển động dựa trên tìm kiếm lân cận gần nhất trong không gian đặc trưng. Phương pháp này cho phép robot thực hiện các chuỗi chuyển động mượt mà, biểu cảm và linh hoạt như chạy, nhảy, leo trèo, vượt chướng ngại vật và lăn qua các vật cản trong cả môi trường đô thị và tự nhiên. Khung PHP tích hợp học tăng cường để đào tạo các bộ điều khiển sử dụng đầu vào hình ảnh từ cảm biến độ sâu gắn trên robot nhằm lập kế hoạch và phối hợp hành động một cách tự động. Việc ra quyết định dựa trên nhận thức này cho phép robot lựa chọn các động tác phù hợp theo thời gian thực dựa trên hình dạng và chiều cao của chướng ngại vật. Các thí nghiệm xác thực trên robot hình người Unitree G1 đã chứng minh hiệu quả của khung công tác, với robot thành công trong việc leo trèo các chướng ngại vật cao tới 1.