一直以来,我们都梦想着拥有像人类一样聪明的机器人,能帮我们做家务,能陪我们聊天,甚至能像钢铁侠的贾维斯一样无所不能。但是,理想很丰满,现实很骨感。教会机器人做事,可不是拍拍脑袋就能搞定的,那难度堪比教女朋友讲道理,费劲还不一定有效果。
为什么呢?因为现实世界太复杂了,充满各种意外和变化。你想想,连你教女朋友一个简单的道理都得费尽口舌,更何况是教一个没有人类思维的机器人呢?
传统的机器人训练方法,要么成本太高,需要在现实世界中反复试验,还可能造成安全隐患;要么效果太差,在模拟环境中训练出来的机器人,一到现实世界就抓瞎,跟个智障儿童似的。
为了解决这个问题,斯坦福大学的研究人员提出了一个天才的想法:数字表亲。
什么是数字表亲?
简单来说,数字表亲就是现实世界物体的虚拟替身。 你可以把它理解成一个高仿版的数字模型,它跟现实物体长得差不多,功能也差不多,但不需要完全一致。
比如,一个现实世界中的橱柜,它的数字表亲也应该有类似的把手和抽屉布局,但材料和细节可以不一样。 同样,一个现实世界的厨房,它的数字表亲也应该有类似的家具摆放,但具体的模型可以略有不同。
为什么要搞这个数字表亲呢?因为它有两个巨大的优势:
降低成本:数字表亲不需要像数字孪生那样精确地复制现实世界,所以制作起来更简单、更便宜。
增强鲁棒性:一个现实物体可以有多个数字表亲,这些表亲之间可以有细微的差异,这就相当于给机器人提供了更多样化的训练数据,让它学习应对各种变化。
如何自动生成数字表亲?
斯坦福大学的研究人员开发了一个名为ACDC的系统,可以自动从一张RGB图像生成数字表亲场景。 这套系统简直是懒人福音,你只需要拍张照片,它就能帮你生成一个虚拟的训练场,让你的机器人可以在里面尽情玩耍。
ACDC系统的工作流程大致分为三步:
提取信息:从输入的RGB图像中提取出物体的掩膜、深度信息等。
匹配表亲:根据提取的信息,从数据库中找到与现实物体最相似的数字模型,并根据物体类别和特征调整模型的尺寸和方向。
生成场景:将匹配好的数字模型组合在一起,生成一个完整的虚拟场景,并进行物理上的调整,确保场景的稳定性和合理性。
数字表亲真的有用吗?
斯坦福大学的研究人员进行了一系列实验,结果表明,用数字表亲训练出来的机器人表现更出色:
模拟环境:在模拟环境中,用数字表亲训练的机器人,在完成开门、开抽屉、放碗等任务时,成功率更高,而且对不同型号的家具也更适应。 相比之下,用数字孪生训练的机器人,一旦遇到没见过的家具,就容易犯傻。
现实世界:在现实世界中,用数字表亲训练的机器人,能够直接应用到现实场景中,无需额外的微调。 而用数字孪生训练的机器人,则需要进行额外的调整才能适应现实世界的差异。
数字表亲技术的出现,为机器人学习打开了一扇新的大门。 未来的机器人,将会更加智能、更加灵活,能够更好地适应复杂多变的现实世界。
当然,这项技术目前还有一些局限性,比如数据库中模型的数量和种类还不够丰富,对一些特殊情况的处理还不够完善。 但随着技术的进步和数据的积累,这些问题都将逐步得到解决。
总而言之,数字表亲技术前景光明,它将推动机器人技术迈向一个新的高度。 在不久的将来,我们或许真的能够拥有像人类一样聪明的机器人伙伴。
项目地址:https://digital-cousins.github.io/
论文地址:https://arxiv.org/pdf/2410.07408