Прорыв в робототехнике: система TWIST позволяет гуманоидам точно копировать движения человека
<p>16 мая 2025 года исследователи из Стэнфордского университета и Университета Саймона Фрейзера представили революционную систему <b>TWIST</b> (Teleoperated Whole-Body Imitation System), которая позволяет гуманоидным роботам в точности повторять движения человека в режиме реального времени. Эта технология открывает новые возможности для телеуправления, промышленной автоматизации и даже помощи в опасных условиях. </p><p><b>Как работает TWIST?</b> </p><p>Система сочетает два ключевых компонента: </p><p>1. <b>Захват движения (MoCap)</b> — специальные датчики фиксируют каждое действие оператора. </p><p>2. <b>Обучение с подкреплением</b> — алгоритмы ИИ преобразуют данные в команды для робота, обеспечивая плавность и баланс. </p><p><b>«Мы точно фиксируем движения человека, а затем используем ИИ для сопоставления их с командами, которые могут выполнять гуманоиды. Наша система имеет гораздо более высокую точность, чем предыдущие решения»</b>, — объясняет Яньцзе Цзе, ведущий автор исследования. </p><p> <b>Что умеют роботы под управлением TWIST?</b> </p><p>Во время испытаний гуманоид <b>G1 от Unitree Robotics</b> успешно выполнял сложные задачи: </p><p>- Поднимал коробки с пола, используя обе руки. </p><p>- Открывал двери, толкая их плечом или локтем. </p><p>- Играл в футбол, точно ударяя по мячу. </p><p>- Танцевал вальс, сохраняя равновесие. </p><p><b>«Наша система позволяет роботу двигаться так же естественно, как человеку — от пальцев ног до поворотов головы»</b>, — отмечают разработчики. </p><p> <b>Почему это прорыв?</b> </p><p>Предыдущие системы телеуправления страдали от: </p><p>- Задержек между движением оператора и реакцией робота. </p><p>- Ограниченного контроля над нижней частью тела. </p><p>- Неспособности адаптироваться к сложным условиям (например, скользкому полу). </p><p>TWIST решает эти проблемы благодаря: </p><p>- <b>Двухэтапному обучению</b> (офлайн-тренировка + корректировка в реальном времени). </p><p>- <b>Оптимизации не только положения суставов, но и их ориентации</b>. </p><p>- <b>Имитации помех</b>, что делает движения более устойчивыми. </p><p> <b>Где это можно применять?</b> </p><p>1. <b>Промышленность</b> — роботы смогут работать на опасных производствах, например, в химических лабораториях или зонах радиации. </p><p>2. <b>Медицина</b> — точные манипуляции при дистанционных операциях. </p><p>3. <b>Спасательные операции</b> — разбор завалов без риска для людей. </p><p>4. <b>Обучение ИИ</b> — сбор данных для будущих автономных роботов. </p><p> <b>Текущие ограничения и будущее технологии</b> </p><p>Пока система сталкивается с вызовами: </p><p>- Отсутствие тактильной обратной связи для оператора. </p><p>- Зависимость от громоздких MoCap-систем. </p><p>- Ограниченная износостойкость современных гуманоидов. </p><p><b>«Следующий шаг — замена MoCap на камеры RGB и улучшение "чувствительности" роботов. Мы хотим, чтобы они обучались автономно, как люди»</b>, — говорит Цзе. </p><p>Исследование опубликовано на <i>arXiv</i>, а его практические реализации ожидаются в ближайшие 2–3 года. С появлением TWIST человечество стало на шаг ближе к эпохе, где роботы-ассистенты будут работать рядом с нами — от заводов до наших домов. </p>