中國(guó)海洋大學(xué)在人工智能與機(jī)器人領(lǐng)域獲得新進(jìn)展
http://www.bossanovawear.com  2024年9月15日  來源:華禹教育網(wǎng)

  近日,中國(guó)海洋大學(xué)信息科學(xué)與工程學(xué)部電子工程學(xué)院李光亮副教授受邀在人工智能、機(jī)器人領(lǐng)域頂級(jí)期刊Nature Machine Intelligence(《自然·機(jī)器智能》)發(fā)表題為“Embodied intelligence: Realizing full body control of humanoid robots”(具身智能:實(shí)現(xiàn)人形機(jī)器人全身控制)的論文。
  
  具身智能的理念與圖靈1950年提出的人工智能概念密切相關(guān),被認(rèn)為是實(shí)現(xiàn)通用人工智能的一種有效途徑。具身智能通過將智能算法與機(jī)器人物理實(shí)體的感知、動(dòng)作和環(huán)境相結(jié)合,通過與環(huán)境交互獲得更自然、更智能地解決問題的行為模式。人形(類人)機(jī)器人有可能成為最終的通用實(shí)體機(jī)器人。然而,當(dāng)前大多數(shù)人形機(jī)器人設(shè)計(jì)都涉及集中式控制方法或聚焦于部分功能實(shí)現(xiàn),使用傳統(tǒng)機(jī)器人控制工程方法來控制所有肢體和關(guān)節(jié)的運(yùn)動(dòng)。由于缺乏適應(yīng)性且效率較低,這種方法難以在實(shí)踐中應(yīng)用。最近,機(jī)器學(xué)習(xí)方法加速了智能實(shí)體代理的設(shè)計(jì),深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)解決了模擬和物理機(jī)器人(如高質(zhì)量四足機(jī)器人)的復(fù)雜電機(jī)控制問題。
  
  李光亮課題組針對(duì)深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)實(shí)現(xiàn)實(shí)體機(jī)器人控制進(jìn)行了深入研究,主要聚焦于人機(jī)混合增強(qiáng)智能與機(jī)器人學(xué)習(xí)從仿真到現(xiàn)實(shí)遷移兩個(gè)方向。人機(jī)混合智能方面,課題組最新相關(guān)研究成果被ICRA(2024a,2023a)、IROS(2024,2023)、Ocean Engineering(2024)錄用發(fā)表;機(jī)器人學(xué)習(xí)從仿真到現(xiàn)實(shí)遷移方面,最新相關(guān)研究成果被Nature Machine Intelligence2022、ICRA(2024b,2023b)、IEEE Robotics and Automation Letters2024錄用發(fā)表。其中,ICRA、IROS是全球規(guī)模最大、最具影響力的機(jī)器人頂級(jí)會(huì)議,Ocean Engineering是海洋工程領(lǐng)域頂級(jí)學(xué)術(shù)期刊;谝陨涎芯浚n題組在Nature Machine Intelligence刊發(fā)的論文對(duì)實(shí)現(xiàn)人形機(jī)器人控制進(jìn)行了調(diào)研,認(rèn)為最近發(fā)表于Science Robotics的兩篇論文在深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)實(shí)現(xiàn)人形機(jī)器人全身控制方面取得了突破,證明了人形機(jī)器人學(xué)習(xí)適應(yīng)性技能并與環(huán)境靈活互動(dòng)的可能性。課題組進(jìn)一步提出從仿真到現(xiàn)實(shí)遷移是實(shí)現(xiàn)人形機(jī)器人全身控制的重要一環(huán),并指出大模型的融入可以使基于深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)的人形機(jī)器人控制擴(kuò)展到復(fù)雜情形下的行為學(xué)習(xí),甚至涌現(xiàn)出新的未曾設(shè)計(jì)過的行為模式(圖1)。


           圖1 人形機(jī)器人全身控制涌現(xiàn)行為模式
  
  李光亮副教授為論文第一作者和唯一通訊作者,合作者包括HondaResearchInstituteJapan首席科學(xué)家RandyGomez,中國(guó)海洋大學(xué)為第一作者單位和通訊作者單位。


              李光亮副教授(前排左三)
  
  李光亮課題組專注于基于深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)的機(jī)器人學(xué)習(xí)與控制研究,近年來在人機(jī)混合增強(qiáng)智能、仿真到現(xiàn)實(shí)遷移強(qiáng)化學(xué)習(xí)、多智能體強(qiáng)化學(xué)習(xí)等領(lǐng)域取得了系列研究成果,對(duì)國(guó)內(nèi)外相關(guān)領(lǐng)域研究產(chǎn)生了重要影響。相關(guān)研究工作獲得國(guó)家自然科學(xué)基金、山東省泰山學(xué)者青年專家項(xiàng)目、青島市自然科學(xué)基金與Honda Research InstituteJapan資助。
  
  通訊員:徐君嶺
  
  文章鏈接:https://www.nature.com/articles/s42256-024-00891-x
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