Гуманоид Digit таскает диван, а роботы учатся импровизировать

Заголовок у исходника — про то, как робот Digit от Agility Robotics разбирается с мебелью, но на самом деле за этой ироничной формулировкой скрывается подборка самых разных новостей из мира робототехники. Начнём с самого заметного: в свежем выпуске Video Friday от IEEE Spectrum показали, как гуманоид Digit перетаскивает диван. Со стороны это выглядит слегка нелепо, но манёвр с волочением тяжёлого предмета по полу действительно впечатляет — именно так роботы учатся справляться с обычной домашней рутиной, где нет идеальных условий.

Другая команда представила систему ReST-RL — иерархическую архитектуру обучения с подкреплением, которая разделяет ходьбу и удержание груза. Задача, казалось бы, узкая, но на деле это один из ключевых инженерных барьеров для гуманоидов в неструктурированной среде: когда робот идёт, его корпус неизбежно колеблется, и незакреплённый груз начинает ездить. ReST-RL успешно опробовали на аппарате Unitree G1, и подход показал надёжное обобщение из симуляции в реальность без дополнительной подгонки — так называемый zero-shot перенос. То есть робот учился в виртуальности, а потом просто взял и понёс предметы вживую, причём разных форм и при внешних толчках.

Компания Figure тем временем объяснила, зачем наращивает вычислительные мощности: по её мнению, робот в каждом доме — это не проблема данных и вычислений, а проблема безопасности и стоимости. Звучит как отрезвляющая поправка ко всеобщему энтузиазму вокруг человекоподобных машин. А вот у создателей нового захвата для робота есть аргумент, который сложно забыть: у коал по два больших пальца на каждой лапе. Именно этой биологической хитростью и вдохновлялись инженеры RAI Institute, когда проектировали свою механическую руку.

В Университете Карнеги — Меллона в лаборатории безопасного ИИ учат роботов не повторять заранее отрепетированные движения, а приспосабливаться на ходу. Их система APEX позволяет гуманоиду преодолевать препятствия, используя адаптивные манёвры всем телом. Это принципиально иной подход: в интернете такие роботы выглядят эффектно, но за кадром большинство их движений тщательно отрепетировано, а APEX делает ставку на импровизацию.

В Университете штата Северная Каролина создали мягких роботов в форме капли, которые прыгают вверх или вперёд под действием инфракрасного света и продолжают скакать, пока свет включён. Внутри — лента из жидкокристаллического эластомера с тонкой алюминиевой трубкой, изогнутой буквой V на конце. Свет заставляет поверхность сжиматься и закручиваться, жёсткая V-образная деталь не даёт роботу просто кататься на месте, энергия накапливается до критической точки — и капля срывается в воздух. А ещё в этом выпуске отметили финал соревнования DARPA Triage Challenge, который пройдёт в ноябре, и возвращение в 2028 году конкурса DARPA Lift Challenge — настолько изобретательными оказались конструкции тяжёлых грузовых дронов.

Отдельного внимания заслуживает работа токийских исследователей: они сделали трёхслойную «кожу» для суставов человекоподобного робота Musashi-W с 44 чувствительными элементами, реагирующими на давление и растяжение. Люди ведь ориентируются в пространстве не только по сигналам мышц, но и по натяжению кожи вокруг суставов — робот теперь пытается делать то же самое. А в китайском Турпане, известном как Город огня, где летом земля нагревается выше 50 градусов, робот Lynx M20S от DEEP Robotics вышел на сбор винограда: фермерам приходится таскать тяжёлые корзины под палящим солнцем, и каждая лишняя минута на жаре сказывается на свежести ягод.

Наконец, в проекте OH! GYM! студенты за месяц прошли весь путь создания человекоподобного поведения на открытой платформе Sapiens K1 — от движений в симуляции до переноса на реального робота через повторяющиеся эксперименты Sim2Real. Именно такие истории лучше всего показывают, что робототехника сегодня — это не только эффектные ролики, но и кропотливая работа над ошибками, безопасностью и ценой.