BRACE учит гуманоида Unitree G1 держать силу и стоять на склоне без карты высот

Команда исследователей представила BRACE — трекер движений всего тела для гуманоидного робота Unitree G1. Он умеет и прикладывать заданную силу руками, и компенсировать внешнюю нагрузку, и стоять на склоне. Оператору достаточно прислать обычную траекторию, записанную на ровном полу и без груза: наклон поверхности и вес предмета робот учитывает сам. В контуре управления нет ни карты высот, ни датчика силы, только проприоцепция. Работа опубликована в Hugging Face Daily Papers. Эксперименты проведены в симуляции и на реальном роботе.

Проблема: референс записан в идеальном мире

Whole-body tracking стал основным способом управлять гуманоидами. Оператор двигается, робот повторяет. Но референсные движения записывают на ровной поверхности и с пустыми руками. Трекер, который их потребляет, ничего не знает ни о силах взаимодействия с предметами, ни о наклоне опоры.

Существующие контроллеры закрывают только одну сторону задачи. Силовые политики задают усилие на конечном эффекторе, но не предписывают позу всего тела. Трекеры, адаптивные к рельефу, воспринимают груз как возмущение, которое нужно подавить, а не как wrench, которым можно управлять. Получается, что робот либо умеет давить на объект, либо умеет не падать на склоне, но совмещать это не умеет.

Как устроен BRACE

Авторы не заставляют трекер самостоятельно поглощать нагрузку и уклон. Они переписывают сам референс, которому он следует. Для этого есть два механизма.

Первый — terrain conformance. Он поднимает точки опоры стоп и корень тела на локальную поверхность, так что плоская траектория превращается в траекторию для склона.

Второй — wrench transformation. Он определяет, на сколько нужно сместить руку, чтобы получить заданную силу. Расчёт идёт совместно со сдвигами центра масс и центра давления, которые эта сила вызывает. Результат ограничен лимитами усилий рук, причём для каждого учителя они свои.

Дальше работает дистилляция. Отдельные учителя, по приложению силы и по её компенсации, объединяются методом DAgger в одного студента на flow matching. Студент получает на вход только проприоцепцию и сам разбирается со склоном и нагрузкой.

Что известно о результатах

Эксперименты выполнены на Unitree G1, в симуляции и на реальном роботе. В аннотации заявлены способность прикладывать силу, компенсировать её и справляться с разным рельефом. Количественных метрик там нет: ни доли успешных попыток, ни диапазона сил, ни предельных углов склона. Оценить запас прочности подхода можно только по полному тексту статьи.

Ключевые параметры из описания:

• платформа: Unitree G1;
• метод обучения: два учителя (exertion и compensation), дистилляция через DAgger;
• архитектура студента: flow matching;
• вход студента: только проприоцепция;
• не требуется: карта высот и измеренный wrench;
• командный сигнал: траектория для плоской поверхности, в том числе от удалённого оператора;
• проверка: симуляция и реальный робот.

Практический смысл

Главная польза подхода в упрощении сенсорного стека. Если политика работает без карты высот и силомоментных датчиков, платформа дешевле, а меньше источников отказов. Для телеоперации это тоже удобно: оператору не нужно компенсировать рельеф и вес груза вручную, и он может работать с обычными записями движений.

При оценке стоит смотреть на несколько вещей. Какой диапазон уклонов и сил реально выдерживает робот? Как система ведёт себя при задержках в канале удалённого управления? Переносится ли подход на другие гуманоиды, кроме G1? Справляется ли он с неровным рельефом помимо склонов, например со ступенями или мягким грунтом? Пока на эти вопросы ответа в открытых данных нет. Но сама схема, в которой сложность переносится из трекера в референс, выглядит рабочим способом совместить силовое управление и устойчивость на неровной опоре.