de.wedoany.com-Bericht: Galaxy General Robotics hat kürzlich sein Echtzeit-Bewegungssteuerungs-Basismodell für den gesamten Körper humanoider Roboter, AstraBrain-WBC 0.5, veröffentlicht. Dieses Modell ist ein wichtiger Bestandteil des Galaxy Star Brain (AstraBrain)-Technologiesystems, basiert auf etwa 2 Milliarden Bildern menschlicher Bewegungsdaten und verfügt über 80,4 Millionen Parameter. Es konzentriert sich auf den Aufbau der Fähigkeiten des „universellen Kleinhirns“ von Robotern.
Um dieses Modell zu trainieren, hat das gemeinsame Forschungsteam von Galaxy General Robotics den branchenweit größten Datensatz für Bewegungen humanoider Roboter aufgebaut, mit einer Gesamtdauer von etwa 20.000 Stunden, der eine Vielzahl von Szenarien wie Tanz, Sport, alltägliche Aktivitäten, industrielle Bedienung und kollaborativen Transport abdeckt. Die Daten zeigen, dass der vom Modell abgedeckte Bewegungsraum im Vergleich zum branchenweit verbreiteten AMASS-Datensatz um etwa das 4- bis 5-fache erweitert wurde.
AstraBrain-WBC 0.5 führt erstmals im Bereich der Echtzeit-Bewegungssteuerung humanoider Roboter ein GPT-ähnliches skalierbares Trainingsparadigma ein. Das Modell verwendet eine GPT-artige kausale Transformer-Architektur und definiert die Ganzkörpersteuerung des Roboters als Problem der Vorhersage kontinuierlicher Sequenzen neu. Das Forschungsteam hat außerdem eine Bewegungs-Prior-Bibliothek mit 384 Bewegungsexperten aufgebaut und diese durch Destillationstraining zu einem einheitlichen Steuerungsmodell fusioniert, wodurch ein Sprung von einer „Sammlung von Expertenfähigkeiten“ zu einem „universellen Bewegungs-Basismodell“ erreicht wurde.
In Bezug auf die Leistung ermöglicht das Modell eine koordinierte Ganzkörpersteuerung auf einem Roboter mit 29 Freiheitsgraden und führt komplexe Aktionen wie Hand-Fuß-Koordination, Schwerpunktverlagerung und Körperkoordination aus.
In Tests mit echten Robotern kann das Modell ohne vorheriges Training hochdynamische Aktionen wie Basketballspielen, Boxen, Tanzen, Aufstehen aus der Rückenlage und kollaborativen Transport ausführen. Nach technischer Optimierung erreicht das Modell auf einer einzelnen RTX 4090-Grafikkarte eine End-to-End-Inferenzlatenz von weniger als 1,5 Millisekunden, und die Gesamtlatenz der gesamten Motion-Capture-Kette beträgt weniger als 20 Millisekunden, was die Anforderungen einer 50-Hz-Echtzeit-Regelung erfüllt.
Die Daten der Arbeit zeigen, dass mit der Erweiterung des Trainingsdatensatzes von 2 Millionen auf 2 Milliarden Bilder der Fehler bei der Nachverfolgung ohne vorheriges Training kontinuierlich abnimmt und die Erfolgsrate von 83,26 % auf 92,58 % steigt, was die signifikanten Vorteile des skalierten Trainings bestätigt.
In Bezug auf die Anwendung kann AstraBrain-WBC 0.5 als Bewegungssteuerungs-Basismodell dienen, das Forschungseinrichtungen und Entwicklern die Fähigkeit zur Generierung hochwertiger Bewegungsdaten bietet. Es kann auch zur Echtzeit-Generierung komplexer Bewegungsinhalte wie Tanz, Performance und interaktive Präsentationen verwendet werden. Das Modell unterstützt Echtzeit-Ganzkörper-Teleoperation und komplexe Bewegungsverfolgung und hat Anwendungspotenzial in Szenarien wie Notfallrettung und Handhabung gefährlicher Umgebungen.
Derzeit sind die zugehörigen Arbeiten, der Code und die technischen Ergebnisse von AstraBrain-WBC 0.5 vollständig als Open Source verfügbar und für das Ökosystem freigegeben.
Galaxy General Robotics gab an, dass das Modell durch die Kombination von massiven Daten und einer GPT-artigen Architektur die Bewegungssteuerung humanoider Roboter beginnt, grundlegende Modellfähigkeiten zu erlangen, und eine grundlegende Fähigkeitsbasis für den großflächigen Einsatz von Robotern in den Bereichen Einzelhandel, Industrie und Dienstleistungen bietet.
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