来自中国国防科技大学的研究团队与家电制造商美的集团合作，旨在解决机器人技术中最具挑战性的问题之一——教人形机器人像人类一样移动，而不依赖于成千上万次昂贵的演示。

为了解决这些问题，团队在上周发布的一篇研究论文中介绍了HumanoidExo。这款轻便的可穿戴套装记录一个人的全身运动（手臂、躯干和腿部），并将其转换为结构化数据以供机器人学习。

在测试中，一台Unitree G1人形机器人在仅接触少量示例后，便学会了执行复杂的操作任务，甚至能够行走。

“人形政策学习的一个重大瓶颈是获取大规模、多样化的数据集，因为收集可靠的现实世界数据仍然既困难又成本高昂，”研究人员写道。

人形机器人往往无法泛化人类运动，因为它们的训练数据来自视频或模拟。HumanoidExo通过捕捉真实的关节空间运动来填补这一空白。

该套装将七个人类手臂关节直接映射到机器人的配置上，使用手腕上的惯性传感器，并在背部添加一个激光雷达单元，以跟踪佩戴者的躯干和身高。

该运动流输入到一个名为HumanoidExo-VLA的双层AI系统中，这是一个视觉-语言-动作模型，能够解释任务，并且有一个强化学习控制器在运动过程中保持平衡。

研究人员表示，Unitree G1仅通过五次遥控演示和195次外骨骼记录的会话进行了训练。这种混合数据将拾取和放置任务的成功率从5%提升至约80%，几乎与200次演示的基线相匹配。

当外骨骼捕捉到一个人走向桌子时，机器人学会了行走，尽管其直接训练数据中并没有行走的内容。

研究人员还声称，机器人在运动部分达到了100%的成功率，并且能够在不失去平衡的情况下继续操作物体。

在一次测试中，研究人员将机器人从工作区域推开。它通过走回原位并完成任务来恢复。

这项研究在全球人形机器人研究的热潮中发布。

NVIDIA的项目GR00T、谷歌DeepMind的Gemini Robotics以及像Figure AI这样的初创公司正在竞相扩大机器人训练的规模。

与此同时，总部位于巴黎的外骨骼制造商Wandercraft在2024年夏季奥运会上展示了其Atalante X套装，也开始转向人形机器人，并于6月推出了其新的人形机器人Calvin 40。

这款新机器人基于该公司更简单的外骨骼设计。

“我们在美国、中国、特斯拉、Figure AI等地方都看到人形机器人，”Wandercraft首席执行官Matthieu Masselin之前对Decrypt表示。

“对我们来说，这就是我们过去10年一直在开发的相同技术，”他说。“一旦我们开始收到更多请求，人们将我们拉入这个市场，开发一个依赖于相同技术的自由和自主的人形机器人，与我们的外骨骼一起发展就变得有意义。”

尽管如此，HumanoidExo的方法暗示了一条更易于接近的人形机器人训练路径，教机器人行走很快可能意味着只需穿上套装并去散步。

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