Physical AI
w praktyce
Od stacku uczenia i symulacji po motion capture i stabilność w kontakcie - tak składamy sterowanie robotem humanoidalnym gotowe na ring.
Stack Physical AI
Pięć kluczowych obszarów, które pozwalają robotowi uczyć się ruchu, utrzymywać stabilność i realizować zadania w warunkach kontaktu fizycznego.
Sterowanie ruchem
Polityki ruchu pozwalające robotowi chodzić, obracać się, przyjmować gardę i reagować na utratę równowagi.
Reinforcement Learning
Uczenie ze wzmocnieniem trenujące zachowania robota w symulacji, zanim trafią na fizyczną maszynę.
Motion Retargeting
Analiza ruchów człowieka i przenoszenie ich na ciało robota z uwzględnieniem ograniczeń mechanicznych.
Sim-to-Real
Walidacja i testy minimalizujące różnicę między światem wirtualnym a fizycznym robotem.
Physical AI
Systemy AI działające w realnym świecie - decyzje pod wpływem fizyki, kontaktu, dynamiki i ograniczeń sprzętu.
Turniej =
laboratorium
Traktujemy walki jako poligon doświadczalny dla technologii o dużo szerszym zastosowaniu niż sport.
Z nagrania
na robota
Pipeline retargetingu ruchu - od nagrania motion capture, przez tracking szkieletu i weryfikację pozy, tempa oraz ciągłości, aż po ruch gotowy do przeniesienia na robota.
Równowaga, reakcja
i recovery
W fizycznej walce robot musi chodzić stabilnie, reagować na kontakt i odzyskiwać pozę po uderzeniach - te trzy obszary definiują gotowość do starcia.
Równowaga
Chodzenie i utrzymywanie stabilności w gardzie oraz po kontakcie fizycznym.
Reakcja
Reagowanie na kontakt, ruchy ofensywne i defensywne w dynamicznym starciu.
Recovery
Odzyskiwanie stabilności po uderzeniach w nieprzewidywalnym środowisku.