Un robot humanoide baila un vals con la ayuda de una IA entrenada en grabaciones de captura de movimiento humano
Xuxin Cheng y Mazeyu Ji
Una IA que ayude a los robots humanoides a reflejar el movimiento de una persona podría permitirles caminar, bailar y luchar de maneras más convincentemente humanas.
Los movimientos robóticos más ágiles y fluidos, como los de Boston Dynamics impresionantes demostraciones de las acrobacias robóticas, suelen ser secuencias estrechas y preprogramadas. Enseñar a los robots a realizar un repertorio más amplio de convincentemente humano Los movimientos siguen siendo difíciles.
Para superar este obstáculo, Peng Xuan Bin en la Universidad de California, San Diego, y sus colegas han desarrollado un sistema de inteligencia artificial llamado ExBody2, que permite a los robots copiar y realizar sin problemas muchos movimientos humanos diferentes de formas más realistas.
Peng y su equipo crearon primero una base de datos de acciones que un robot humanoide podría ser capaz de realizar, desde movimientos simples como pararse o caminar hasta maniobras más complejas, como complicados movimientos de baile. La base de datos incluía grabaciones de captura de movimiento de cientos de voluntarios humanos recopiladas en proyectos de investigación anteriores.
“Dado que los robots humanoides comparten una estructura física similar a la nuestra, tiene sentido aprovechar las enormes cantidades de datos sobre el movimiento humano que ya están disponibles”, afirma Peng. “Al aprender a imitar este tipo de movimiento, el robot puede captar rápidamente una amplia variedad de comportamientos similares a los humanos. Esto significa que cualquier cosa que los humanos puedan hacer, el robot potencialmente puede aprenderlo”.
Para enseñar a un robot humanoide simulado cómo moverse, Peng y su equipo utilizaron el aprendizaje por refuerzo, donde a una IA se le da un ejemplo de en qué consiste un movimiento exitoso y luego se le asigna la tarea de descubrir cómo hacerlo por sí misma mediante prueba y error. Primero hicieron que ExBody2 aprendiera con acceso completo a todos los datos de este robot virtual, como las coordenadas de cada articulación, para que pudiera imitar las acciones humanas lo más fielmente posible. Luego, le hicieron aprender de estos movimientos, pero sólo utilizando datos a los que tendría acceso en el mundo real, como mediciones de inercia o velocidad de sensores en el cuerpo de un robot real.
Después de entrenarse en la base de datos, ExBody2 tomó el control de dos robots humanoides comerciales diferentes. Fue capaz de encadenar suavemente movimientos simples, como caminar en línea recta y agacharse, así como realizar movimientos más complicados, como seguir una rutina de baile de 40 segundos, lanzar golpes y bailar un vals con un humano.
“Los robots humanoides funcionan mejor cuando coordinan todas sus extremidades y articulaciones”, dice Peng. “Muchas tareas y movimientos requieren que los brazos, las piernas y el torso trabajen juntos, y la coordinación de todo el cuerpo amplía enormemente la gama de capacidades del robot”.
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