这些机器人现在能像克里斯蒂亚诺-罗纳尔多和勒布朗-詹姆斯一样移动了

你以为体育运动员不会被人工智能机器人取代吗？再想想吧。

卡内基梅隆大学和英伟达™（NVIDIA®）公司合作开发了一种新的训练技术，使仿人机器人能够以前所未有的敏捷性完成复杂的运动动作--从克里斯蒂亚诺-罗纳尔多标志性的空中旋转庆祝动作到科比的虚晃跳投。

这个名为 "仿真与真实物理对齐"（ASAP）的框架弥补了仿真与现实之间的关键差距，使仿人机器人能够执行以前被认为对机器来说过于复杂的高水平运动动作。

"研究人员在论文中指出："仿人机器人具有无与伦比的多功能性，可以执行类似人类的全身技能。"然而，由于模拟和真实世界之间的动力学不匹配，实现敏捷而协调的全身运动仍然是一个巨大的挑战"。

ASAP 通过两个阶段来应对这一挑战。

首先，它利用人体运动数据在模拟中预先训练运动跟踪策略--控制跟踪的算法规则。然后，它在真实世界中部署这些策略，收集数据，帮助弥合模拟和实际物理之间的差距。

最终，这款仿人机器人能够复制体育传奇人物的标志性动作，包括克里斯蒂亚诺-罗纳尔多（Cristiano Ronaldo）标志性的 "Siu "庆祝动作（包括空中 180 度旋转）、勒布朗-詹姆斯（LeBron James）的 "Silencer "庆祝动作（包括精确的单脚平衡）和科比-布莱恩特（Kobe Bryant）的虚晃跳投（包括单脚起跳和落地）。

除了这些花哨的运动动作外，机器人还展示了其他令人印象深刻的壮举，如超过 1 米的前跳和侧跳。

乍一看，机器人可能仍然显得笨拙，但这次主要是由于硬件的限制，因为它们的关节比人类少得多。

不过，得益于 "delta 动作模型"--一种补偿模拟物理和真实世界物理差异的校正机制，它们比其他机器人更加灵巧。"三角洲动作模型有效地充当了动态差距的残差修正项"。

利用这种方法，研究人员将跟踪误差降低了 52.7%，使机器人能够完成以前不可能完成的复杂动作。

研究人员指出："我们的方法大大提高了机器人在各种动态运动中的敏捷性和全身协调性。"他们证明了该系统的有效性，"为现实世界应用中的多功能仿人机器人铺平了道路"。

开发具有这种灵巧程度的机器人尤为困难，一直是机器人技术领域最持久的挑战之一。

"几十年来，我们一直设想仿人机器人能够达到甚至超越人类的灵巧程度。然而，之前的大部分工作主要集中在运动方面，将腿部作为一种移动手段。

而ASAP则是在预训练中模仿人体，并在模拟学习后根据真实世界的场景调整自己的知识。

这样，机器人的四肢就能像人的四肢一样，用于运动、平衡、配重、表达等。

实现这一目标比想象中要难得多。当我们做运动动作时，即使是最基本的动作，实际上也是在实时协调无数微妙的调整，平衡多种力量，同时补偿动量和位置的变化。

事实证明，让机器人复制这些动作异常困难。

不信，你可以试试玩 QWOP--在这款游戏中，你必须控制 4 个关节才能让运动员跑起来。现在，一旦你花了几个小时掌握了这个游戏，想想同时管理 ASAP 所处理的 21 个基本关节是多么困难，再想想人体有 300 多个不同的关节。

近年来，仿人机器人领域十分活跃，公司和大学都投入了更多资源进行研发。

特斯拉的 Optimus 项目、Figure AI 最近发布的仿人机器人以及波士顿动力公司的 Atlas 都凸显了人们对仿人机器人日益增长的商业兴趣。

在学术领域，布里斯托尔大学和斯坦福大学也开发出了自己的方法，教模型如何更加敏捷和提高灵巧性。

该团队致力于进一步开发 ASAP

他们说："未来的方向可能集中在开发损伤感知策略架构，以降低硬件风险。"他们提到了一些模型在尝试执行复杂动作时发生故障的情况。

他们还希望研究 "利用无标记姿势估计或机载传感器融合来减少对 MoCap 系统的依赖"，并改进适应技术，以实现更高的效率。离全机器人世界杯还有多久？

编辑：Sebastian Sinclair 和 Josh Quittner

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