本文和傅利葉研究團(tuán)隊(duì)合作完成。

訓(xùn)練人形機(jī)器人在需要高度交互性與適應(yīng)性的領(lǐng)域作業(yè)，比如科學(xué)研究、醫(yī)療保健和制造業(yè)等，非常具挑戰(zhàn)性且資源消耗很大。

總部位于上海的機(jī)器人公司傅利葉正在努力在該領(lǐng)域取得突破，開(kāi)發(fā)先進(jìn)的人形機(jī)器人，使其能夠融入對(duì)精準(zhǔn)度和靈活性要求極高的真實(shí)應(yīng)用場(chǎng)景。

傅利葉于去年 9 月底宣布推出 GR-2，擴(kuò)展了其 GRx 人形機(jī)器人系列。相較于上一代 GR-1（全球首款量產(chǎn)人形機(jī)器人），GR-2 進(jìn)行了硬件設(shè)計(jì)升級(jí)，具備更強(qiáng)的適應(yīng)性、更先進(jìn)的靈活性，以及類似人類的活動(dòng)范圍。

利用 NVIDIA Isaac Gym開(kāi)發(fā)人形機(jī)器人 GR-2

為了開(kāi)發(fā)和測(cè)試 GR-2，傅利葉團(tuán)隊(duì)采用了NVIDIA Isaac Gym（現(xiàn)已棄用）進(jìn)行強(qiáng)化學(xué)習(xí)。他們目前正在將其工作流遷移到NVIDIA Isaac Lab，這是一個(gè)開(kāi)源的模塊化機(jī)器人學(xué)習(xí)框架，旨在簡(jiǎn)化機(jī)器人適應(yīng)新技能的過(guò)程。

從仿真到真實(shí)的學(xué)習(xí)已成為機(jī)器人技術(shù)的關(guān)鍵，特別是對(duì)于坐下、起身甚至跳舞等復(fù)雜動(dòng)作而言。借助 Isaac Gym，傅利葉能夠?qū)崿F(xiàn)對(duì)真實(shí)場(chǎng)景的仿真，最大限度地減少測(cè)試和維護(hù)的時(shí)間和成本。

團(tuán)隊(duì)仿真了復(fù)雜的多機(jī)器人場(chǎng)景和真實(shí)環(huán)境，從而增強(qiáng)了 AI 決策的魯棒性，并提升了機(jī)器人在不可預(yù)測(cè)環(huán)境中的實(shí)際表現(xiàn)。傅利葉還利用 Isaac Gym 對(duì)抓取算法進(jìn)行預(yù)訓(xùn)練，在實(shí)際部署前，對(duì)成功率進(jìn)行仿真測(cè)算。這種方法顯著減少了真實(shí)世界中的試錯(cuò)，節(jié)省了時(shí)間和資源。

通過(guò)優(yōu)化 AI，為真實(shí)世界的機(jī)器人應(yīng)用賦能

在訓(xùn)練 GR-2 完成從地面躺姿到站立的動(dòng)作時(shí)，傅利葉對(duì)在不同高度完成任務(wù)所需的物理?xiàng)l件進(jìn)行了仿真。通過(guò)復(fù)制 GR-2 模型，他們測(cè)試了該模型在各種設(shè)置下的表現(xiàn)，并在約 15 小時(shí)內(nèi)完成了 3,000 次迭代，與傳統(tǒng)訓(xùn)練方法相比，時(shí)間顯著縮短。當(dāng)直接將模型應(yīng)用于 GR-2 的物理控制時(shí)，模型的動(dòng)作張量成功率達(dá)到了 89%。

為了優(yōu)化開(kāi)發(fā)流程，傅利葉團(tuán)隊(duì)還使用了 NVIDIA TensorRT 軟件開(kāi)發(fā)工具包進(jìn)行實(shí)時(shí)推理優(yōu)化，利用 CUDA 庫(kù)進(jìn)行并行處理，并使用 NVIDIA cuDNN 庫(kù)加速 PyTorch 等深度學(xué)習(xí)框架。

遷移到 NVIDIA Isaac Lab 將使傅利葉能夠在由 NVIDIA RTX 分塊渲染技術(shù)支持的多物理虛擬環(huán)境中，訓(xùn)練更復(fù)雜的算法并進(jìn)行更多仿真。

探索下一代機(jī)器人能力

通過(guò)采用 NVIDIA 技術(shù)，傅利葉顯著縮短了模型訓(xùn)練時(shí)間，并提高了仿真的準(zhǔn)確性，從而增強(qiáng)了工程和研發(fā)團(tuán)隊(duì)之間的協(xié)作。

NVIDIA 的工具還讓復(fù)雜的 AI 功能，如語(yǔ)言模型和預(yù)測(cè)分析等成為了可能，這些功能以往因資源消耗過(guò)大而難以實(shí)現(xiàn)。

傅利葉 CEO 顧捷表示：“我們所取得的進(jìn)展正在突破人形機(jī)器人技術(shù)的邊界。通過(guò)改進(jìn)機(jī)器人的實(shí)時(shí)運(yùn)動(dòng)控制和 AI 驅(qū)動(dòng)的決策能力，我們正在為服務(wù)行業(yè)、學(xué)術(shù)研究和醫(yī)療康復(fù)等領(lǐng)域的人機(jī)交互設(shè)定新標(biāo)準(zhǔn)?！?/p>