İnsansı robot araştırmalarında verinin çoğu uzun süredir video ve simülasyonlardan üretiliyor; bu yaklaşım, denge kaybı ve düşük genellenebilirlik gibi sorunları beraberinde getiriyor. Ortak ekip, yayımladıkları yeni çalışmada, bu darboğazın “güvenilir ve çeşitli gerçek dünya veri kümelerinin maliyet ve zorluk nedeniyle sınırlı kalmasından” kaynaklandığını vurguladı. HumanoidExo, giyilebilir bir dış iskelet/giysi ile insanın tüm vücut hareketlerini gerçek zamanlı yakalayarak insansı politikaların sahici örneklerle öğrenmesini sağlıyor.
GİYİLEBİLİR TAM TAKİP
HumanoidExo kıyafeti, kullanıcının kollarındaki yedi eklemi doğrudan izliyor; bileklerdeki hareket sensörleri ve sırta yerleştirilen LiDAR ile gövde duruşu, boy ve mekansal konumlanma sürekli güncelleniyor. Bu ölçümler, robot kinematiğine bağlanarak insansı üzerinde birebir eyleme dönüştürülüyor. Sistem, testlerde Unitree G1 ile değerlendirildi ve robot, yalnızca birkaç örneğe bakarak karmaşık hareket dizilerini taklit edebildi; insan yürüyüşünü de gerçek zamanda eşledi.
İKİ AŞAMALI ZEKA
HumanoidExo’nun yazılım omurgası HumanoidExo-VLA (Görme-Dil-Eylem) ve bir takviyeli öğrenme (RL) denetleyicisi olmak üzere iki parçadan oluşuyor. VLA, kullanıcının gerçekleştirdiği görevi bağlamsal olarak tanımlıyor; RL denetleyici ise insansının denge ve kararlılığını koruyarak yürüyüş ve manipülasyonu öğrenmesini sağlıyor. Araştırma ekibi, 5 uzaktan kumandalı ve 195 dış iskeletli kayıt oturumundan oluşan veriyle G1’i eğitti. Birleştirilmiş veri seti, alma-yerleştirme görevinde başarı oranını yaklaşık yüzde 5’ten yüzde 80’e taşıdı ve 200 insan gösterimi ile elde edilen düzeye yaklaştı.
YÜRÜYÜŞÜ KENDİ BULDU
Dış iskelet, bir kişinin masaya doğru yürüyüşünü algıladığında, robotun eğitim verisinde açık bir “yürüme” talimatı olmaksızın yürümeyi öğrendiği bildirildi. Deneylerde robotun dengesini kaybetmeden nesne taşıma/muhafaza etme becerisinde yüzde 100 başarı elde edildi. Ayrıca araştırmacılar, robotu fiziksel olarak çalışma hacminden uzaklaştırdıklarında G1’in başlangıç pozisyonuna geri dönüp görevi tamamladığını aktardı; bu, bozulmalara karşı sağlamlık göstergesi olarak not edildi.
KÜRESEL İNSANSI DALGASI
Çalışma, insansı robotların büyük ölçekli eğitimi için rekabetin hızlandığı bir döneme denk geliyor. NVIDIA, Google DeepMind ve Figure gibi şirketlerin paralel girişimleri sürerken, Paris merkezli dış iskelet üreticisi Wandercraft da 2024 Yaz Oyunları’nda tanıttığı Atalante X’in ardından odağını insansılara kaydırdı ve Calvin 40’ı duyurdu. Şirket yönetimi, yıllardır geliştirdikleri dış iskelet teknolojisinin insansı platformlara doğrudan aktarılabildiğini, artan talep ve pazar çekişiyle otonom insansı geliştirmeye yöneldiklerini ifade etti.
NE ANLAMA GELİYOR?
HumanoidExo, giyilebilir sensörlü öğretici ve çok kipli zeka ile simülasyona bağımlılığı azaltıp gerçek dünyadan toplanan örneklerle örnek-verimli öğrenme sunuyor. Kıyafet-LiDAR-IMU birleştirmesi, yürüyüş-yaklaşma-manipülasyon zincirinin aynı oturumda yakalanmasını sağlıyor; VLA-RL ikilisi ise görev algısı ve denge denetimini bütünlüklü bir döngüde çözüyor. Kısa sürede yüksek başarı ve beklenmeyen genelleme (yürümeyi ‘keşfetme’) bulguları, fabrika içi lojistikten hizmet robotlarına kadar geniş bir alanda hızlı uyarlama potansiyeline işaret ediyor.
