Когда ходьба перестаёт быть вручную собранным набором эвристик и становится learned policy, у гуманоида появляется шанс быстро расти как платформа.
Локомоция кажется решённой задачей ровно до тех пор, пока робот не сталкивается с реальным миром: скользкими поверхностями, толчками, мелкими вариациями в приводах и необходимостью переносить одну и ту же политику между множеством машин.
Figure показала, что learned walking может стать именно тем слоем, который лучше переносится от симуляции к флоту. Это уменьшает зависимость от ручной настройки и приближает locomotion к логике foundation control.
Статус технологии
Технология проходит испытания в реальной или близкой к реальности среде.
Кто стоит за этой историей
- Организации: Figure
- Технологии: reinforcement learning, sim-to-real, humanoid locomotion
Что это значит
Такие системы ускоряют весь цикл разработки: чем больше поведения робот осваивает как learned prior, тем быстрее можно строить поверх него новые навыки.
Для рынка это важно потому, что надёжная локомоция напрямую влияет на пригодность гуманоидов к реальной работе, где путь к объекту не менее важен, чем сама манипуляция.
