Разрыв между смоделированным и фактическим движением робота всегда был значительной проблемой в робототехнике. В последнее время исследователи из лаборатории GEAR Nvidia и Университета Карнеги-Меллон разработали структуру, которая помогает устранить этот разрыв.

Они разработали систему под названием ASAP (Согласование симуляции и реальной физики), которая, в сравнении с другими существующими методами, сокращает разрыв в движении для симуляции и реальных действий почти на 53 процента. Это достигается в два этапа. Сначала роботы тренируются в смоделированной среде. Затем развертывается специализированная модель, чтобы учесть сценарии реального мира. Эта модель учится распознавать и компенсировать различия между физическими движениями и виртуальными движениями.

Разрыв между симуляцией и реальностью является одной из самых больших проблем в робототехнике, как отмечает исследовательская группа. Благодаря ASAP роботы теперь могут выполнять сложные действия, такие как прыжки и удары в реальной жизни, без проблем сразу после их симуляции.

Во время испытания с гуманоидным роботом unitree G1 команда смогла продемонстрировать широкий диапазон ловкого движения, например, прыжок вперед на более чем один метр. По мере развития системы она последовательно демонстрировала улучшенную точность движений по сравнению с другими подходами.

Команда сделала шаг вперед и заставила робота имитировать Криштиану Ronaldo, Леброна Джеймса и Коби Брайанта. Как отметил Джим Фен, старший исследователь Nvidia и руководитель GEAR, нам пришлось замедлить видео, потому что движения были слишком быстрыми для аудитории, чтобы сосредоточиться на том, что происходило.

Однако этот проект также продемонстрировал ограничения аппаратного обеспечения.