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Unüberwachtes Deep Learning für die Nachahmung humanoider Roboter an der U2IS, ENSTA Paris

In diesem Beitrag:

  • Deep-Learning-Modell von U2IS, ENSTA Paris, verbessert die Bewegungsimitation humanoider Roboter und revolutioniert damit die Industrie.
  • Das Modell befasst sich mit Problemen der Mensch-Roboter-Korrespondenz durch Posenschätzung, Bewegungs-Retargeting und Robotersteuerung.
  • Trotz anfänglicher Rückschläge haben sich die Forscher der Weiterentwicklung des unbeaufsichtigten Deep Learning für Echtzeit-Bewegungs-Retargeting verschrieben.

Im Rahmen einer bahnbrechenden Weiterentwicklung am U2IS, ENSTA Paris, haben Forscher ein neuartiges, auf Deep Learning basierendes Modell eingeführt, das darauf abzielt, die Bewegungsimitationsfähigkeiten humanoider Robotersysteme zu verbessern. Dieses Modell, das in einem vorab veröffentlichten Artikel auf arXiv beschrieben wird, stellt einen bedeutenden Schritt dar, Robotern die Möglichkeit zu geben, menschliche Handlungen und Bewegungen in Echtzeit genau nachzubilden, was möglicherweise verschiedene Branchen revolutionieren wird.

Bearbeitung von Korrespondenzproblemen

Die von Louis Annabi, Ziqi Ma und Sao Mai Nguyen geleitete Forschung geht die Herausforderung der Nachahmung von Mensch-Roboter-Bewegungen in drei entscheidenden Schritten an: Posenschätzung, Bewegungs-Retargeting und Robotersteuerung. Zunächst verwendet das Modell Posenschätzungsalgorithmen, um Sequenzen von Skelettgelenkpositionen vorherzusagen, die für menschliche Bewegungen grundlegend sind.

Anschließend werden diese vorhergesagten Sequenzen in Gelenkpositionen übersetzt, die mit dem Körper des Roboters kompatibel sind, wodurch die Hürde der Mensch-Roboter-Korrespondenz überwunden wird. Schließlich werden die übersetzten Sequenzen zur Planung der Bewegungen des Roboters genutzt und ebnen so den Weg für dynamische Bewegungen, die für die effiziente Ausführung von Aufgaben unerlässlich sind.

Nutzen Sie die Kraft des Deep Learning

Die Forscher betonen die Knappheit und den arbeitsintensiven Charakter der Erfassung gepaarter Daten zugehöriger Roboter- und Menschenbewegungen und veranlassen sie, Deep-Learning-Methoden für die ungepaarte Übersetzung von Domänen zu Domänen zu nutzen. Dieser Ansatz ermöglicht es dem Modell, eine Mensch-Roboter-Nachahmung durchzuführen, ohne auf sorgfältig gesammelte gepaarte Daten angewiesen zu sein, was die Vielseitigkeit und Anpassungsfähigkeit von Deep-Learning-Techniken demonstriert.

Vorläufige Tests und zukünftige Richtungen

Erste Bewertungen der Modellleistung lieferten wertvolle Erkenntnisse, blieben jedoch hinter den gewünschten Ergebnissen zurück. Obwohl das Modell Potenzial zeigte, blieb es hinter den Erwartungen zurück, was auf die aktuellen Grenzen unbeaufsichtigter Deep-Learning-Methoden beim Echtzeit-Motion-Re-Targeting hinweist.

Für die Zukunft beabsichtigen die Forscher, weitere Experimente durchzuführen, um zugrunde liegende Probleme zu ermitteln und das Modell entsprechend zu verfeinern. Zu den Hauptschwerpunkten gehören die Untersuchung der Mängel der aktuellen Methode, die Kuratierung von Datensätzen gepaarter Bewegungsdaten aus Mensch-Mensch- oder Roboter-Mensch-Imitationsszenarien sowie die Verbesserung der Modellarchitektur, um präzisere Retargeting-Vorhersagen zu erzielen.

Implikationen und Zukunftsaussichten

Die Einführung dieses auf Deep Learning basierenden Modells hat tiefgreifende Auswirkungen auf verschiedene Bereiche, darunter Robotik, Automatisierung und Gesundheitswesen. Durch die Überbrückung der Lücke zwischen menschlichen Bewegungen und Roboterfähigkeiten legt diese Forschung den Grundstein dafür, dass Roboter menschliche Handlungen nahtlos nachahmen können, was möglicherweise Aufgaben in industriellen Umgebungen rationalisiert, bei Rehabilitationstherapien hilft und die Zusammenarbeit zwischen Mensch und Roboter verbessert.

Darüber hinaus unterstreicht das Engagement der Forscher, die aktuellen Einschränkungen anzugehen, ihr Engagement, die Grenzen der Innovation in der Robotik zu verschieben. Mit fortschreitenden Fortschritten wird die Aussicht auf den Einsatz humanoider Roboter mit verbesserten Imitationslernfähigkeiten immer greifbarer und verspricht eine Zukunft, in der Mensch-Roboter-Interaktionen intuitiver und produktiver sind.

Die von Louis Annabi, Ziqi Ma und Sao Mai Nguyen an der U2IS, ENSTA Paris, durchgeführten Forschung stellt einen bedeutenden Meilenstein auf dem Gebiet der humanoiden Robotik dar. Durch die Entwicklung eines Deep-Learning-basierten Modells für die unbeaufsichtigte Mensch-Roboter-Nachahmung hat das Team den Weg dafür geebnet, dass Roboter menschliche Handlungen genauer und effizienter nachahmen können.

Während die Herausforderungen weiterhin bestehen, kündigt das unerschütterliche Engagement der Forscher für die weitere Erforschung und Verfeinerung eine vielversprechende Zukunft für die Robotik an. Da sich das Gebiet ständig weiterentwickelt, sind die potenziellen Anwendungen dieser Technologie enorm und versprechen branchenübergreifende transformative Fortschritte und eine Neugestaltung der Landschaft der Mensch-Roboter-Interaktion.

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