近期，加州大學(xué)伯克利分校發(fā)布了人形機器人基于分層規(guī)劃與學(xué)習(xí)分析的研究成果。研究表明，在利亞德·虛擬動點OptiTrack系統(tǒng)加持下，人形機器人實現(xiàn)多項突破：與人類進(jìn)行多達(dá)106次的乒乓球連擊、與不同性別和體型的人類進(jìn)行乒乓球?qū)?zhàn)、人形機器人之間的乒乓球?qū)?zhàn)！利亞德·虛擬動點OptiTrack系統(tǒng)再次幫助機器人在運動和全身控制方面取得了令人矚目的進(jìn)步，標(biāo)志著人形機器人向敏捷和交互式行為邁出了重要一步。
研究過程中，技術(shù)人員認(rèn)為想要突破人形機器人動作與環(huán)境的交互限制，乒乓球訓(xùn)練是個很好的案例。在乒乓球挑戰(zhàn)中，球速超過5米/秒，這意味著無論是人類運動員還是機器人選手，必須在短時間內(nèi)感知、預(yù)測環(huán)境，并在亞秒級的時間內(nèi)采取行動，這則需要敏捷性和精確性。
為了解決敏捷性和精確性的問題，加州大學(xué)伯克利分校的研究人員鎖定了利亞德·虛擬動點OptiTrack系統(tǒng)。
加州大學(xué)伯克利分校研究人員公布基于虛擬動點OptiTrack系統(tǒng)的分層規(guī)劃和學(xué)習(xí)框架
在人形機器人乒乓球這樣要求極端精準(zhǔn)和實時性的項目中，機器人的“眼睛”（視覺傳感器）可能會受到光線、遮擋或高速運動模糊的干擾而產(chǎn)生誤差。而利亞德·虛擬動點OptiTrack系統(tǒng)則提供了絕對可靠的高精度3D數(shù)據(jù)。
在測試中，利亞德·虛擬動點OptiTrack核心關(guān)鍵作用在于：提供亞毫米級的高精度3D數(shù)據(jù)，并以抗遮擋、幾乎零延遲和超高幀率的優(yōu)勢提供動態(tài)空間坐標(biāo)數(shù)據(jù)。這意味著，研究人員可以近乎“零誤差”地掌握在任一時刻，機器人的每一個關(guān)節(jié)角度、球拍的真實位置與姿態(tài)、乃至乒乓球的精確空間運動軌跡。這份無可爭議的“真值”數(shù)據(jù)，成為了所有感知、決策和控制算法得以驗證和優(yōu)化的黃金標(biāo)準(zhǔn)。
此外，在機器人數(shù)據(jù)采集和多種方式訓(xùn)練的過程中，利亞德·虛擬動點OptiTrack系統(tǒng)的優(yōu)勢遠(yuǎn)不止于此。如今，OptiTrack系統(tǒng)已成為訓(xùn)練頂級機器人算法的秘密武器。
1.訓(xùn)練數(shù)據(jù)的源泉：基于OptiTrack的數(shù)據(jù)，能夠高效地完成動作捕捉，為機器人提供海量、高質(zhì)量的人類動作數(shù)據(jù)。這些數(shù)據(jù)是機器人進(jìn)行模仿學(xué)習(xí)（Imitation Learning）的基石，讓它能像學(xué)徒一樣觀察并學(xué)習(xí)世界冠軍級的擊球技巧。
2.算法驗證的基石：在強化學(xué)習(xí)（Reinforcement Learning）中，算法通過不斷試錯來優(yōu)化決策。OptiTrack提供的精準(zhǔn)狀態(tài)信息和反饋，是算法判斷“這一拍是優(yōu)是劣”的核心依據(jù)。
3.系統(tǒng)集成的橋梁：OptiTrack的數(shù)據(jù)通過低延遲的網(wǎng)絡(luò)協(xié)議（如VRPN）實時輸出，無縫集成到機器人操作系統(tǒng)（如ROS）中。這使得研究人員可以構(gòu)建“動作捕捉-算法決策-電機控制”的完美閉環(huán)，為機器人裝上基于絕對精準(zhǔn)定位的“超感知”系統(tǒng)，從而實現(xiàn)對高速乒乓球的預(yù)測和精準(zhǔn)反饋。
人形機器人乒乓球項目只是一個炫目的展示，利亞德·虛擬動點OptiTrack系統(tǒng)已逐漸成為實現(xiàn)人機互連的基建級設(shè)施。從自動駕駛車輛的測試驗證，到無人機集群的協(xié)同控制，再到生物力學(xué)分析、虛擬制片、游戲制作等千行百業(yè)的數(shù)字化進(jìn)程中，利亞德·虛擬動點OptiTrack始終以卓越的可靠性、精確性和易用性，為科技創(chuàng)新提供了最堅實的數(shù)據(jù)基石。
未來，利亞德·虛擬動點也將持續(xù)以技術(shù)為核心驅(qū)動力，將物理世界的動態(tài)轉(zhuǎn)化為數(shù)字世界可理解、可計算的信息，并與更多的產(chǎn)業(yè)伙伴攜手，開啟機器人與人類在動態(tài)環(huán)境中實時交互的新紀(jì)元。
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