Пекинский институт общего искусственного интеллекта (BIGAI) разработал платформу управления OmniXtreme, которая позволяет человекоподобным роботам выполнять сложные акробатические трюки. Система прошла тестирование на роботе Unitree G1, который выполнил пять сальто назад подряд и станцевал брейк-данс с точностью свыше 90%.
Реализация высокой координации и динамичных движений остается одной из ключевых задач в робототехнике. Традиционно для обучения сложным действиям применяют метод обучения с подкреплением, однако чем больше движений осваивает робот, тем труднее становится управление. Исследователь Сиян Хуанг отметил, что до сих пор создание единой системы, способной выполнять разнообразные экстремальные движения с высокой вероятностью успеха, оставалось нерешенной проблемой.
Двухэтапная модель обучения
OmniXtreme решает задачу за счет двухэтапной системы обучения. На первом этапе проводится предварительная подготовка базовой политики управления с использованием алгоритма Flow Matching, который объединяет разнородные данные о движении, полученные от экспертов. На втором этапе базовая политика фиксируется, а остаточная — оптимизируется с учетом моторных ограничений и требований безопасности. Такой подход позволяет преодолеть разрыв между симуляцией и реальными условиями эксплуатации.
Система достигла успешности свыше 90% при решении множества высокодинамичных задач. Методика позволяет сбалансировать точность выполнения движений и масштабируемость платформы. По мнению разработчиков, OmniXtreme может стать основой для универсальных систем управления движениями человекоподобных роботов и обучения более сложным навыкам в перспективе.