NVIDIA - 人形机器人扼要

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前言

        人形机器人是仿照人类外形设计的通用双足机器人，旨在与人类并肩工作，提高生产效率。它们能够学习和执行各种任务，如抓取物体、移动集装箱、装卸箱子等。

一、人形机器人如何工作？

        人形机器人的学习和适应速度比以往任何时候都要快，它们利用人工智能模型来感知、感应、规划，并在各种环境中自主执行复杂的任务。这些机器人配备了复杂的执行器、传感器、机器人计算和软件，可帮助它们模仿人类的灵巧动作进行移动和互动，甚至进行自我导航。机器人在模拟环境中学习各种动作和反应，这样它们就能应对真实世界场景中的不可预测性。

        经过严格的人工智能训练后，优化的模型和软件工作流程被部署到机器人的板载计算系统上。有效的片上计算、人工智能、致动器、传感器、操纵、灵巧性和运动策略的组合，使人形机器人具有很强的通用性，有可能承担各种任务。

        由于我们的世界是由人类为人类建造的，因此人形机器人在以人为中心的环境中高效运行的能力大放异彩，只需进行最少的调整。

二、如何训练人形机器人？

        机器人的学习由自适应算法以及虚拟和现实环境中的综合训练驱动。这可以让人形机器人获得并完善复杂的技能，如双足运动、物体操纵和社交互动。

        开发人员使用优化的软件堆栈，包括数据摄取和处理管道、训练框架和容器化微服务，以支持可扩展的高效训练。人工智能基础模型、模拟环境、合成数据以及强化学习和模仿学习等专业学习技术被用于训练机器人执行任务，如抓取物体或在不同场景中导航障碍物。

        训练使用的数字双胞胎可以精确模拟真实场景，为机器人模型的学习和改进提供了一个无风险的环境。这消除了物理损坏的风险，并通过同时训练许多不同的模型实现更快的迭代。在模拟中，操作员可以轻松地在场景中引入可变性和噪声，为机器人模型提供更丰富的经验数据供其学习。

        一旦机器人的技能在数字世界中得到充分完善，就可以在真实机器人上部署模型。在某些情况下，机器人还可以在真实世界中进行操作和练习。   

        重要的新兴人形机器人训练技术包括 

• 机器学习： 人形机器人配备了机器学习算法，可以让它们分析数据，从过去的行动中学习，并处理来自传感器的数据，实时做出明智的决策。 
• 模仿学习： 机器人可以通过复制人类演示的动作来学习新技能。这些动作由传感器或摄像头捕捉，然后转化为机器人指令，模仿观察到的行为。这种方法尤其适用于向机器人教授细微、复杂的任务，而传统的编程方法很难对这些任务进行编码。
• 强化学习： 在这种技术中，算法使用数学公式对机器人的正确行为进行奖励，对错误行为进行惩罚。通过试错和相关的奖励制度，机器人会逐渐适应并提高其性能。

三、人形机器人的功能安全

        设计安全运行并与人类协作的仿人机器人需要整合多种安全概念。

• 传统功能安全，确保机器人硬件和软件的设计能够可靠运行，不会造成伤害。
• 机器人安全，实现紧急和保护性停止，防止事故发生。
• 人机协作安全，可识别人的存在和行动并作出适当反应。
• 传感器安全，测试和验证机器人传感器的准确性，使人形机器人能够准确感知周围环境。
• 人工智能安全：检查机器人所依赖的算法是否能避免误解，并不会带来新的风险。

         IEC 61508、ISO 13849 和 ANSI/RIA R15.606 等现有安全标准支持传统的功能安全和机器人安全。还有一些新出现的标准，如针对人工智能安全的 ISO/IEC TS 22440，以及由电气和电子工程师学会（IEEE）发起的一个新研究小组，旨在探索和制定仿人安全标准。

四、人形机器人有哪些优点？

        人形机器人的目标是在为人类建造的环境中高效运行。这将推动自动化的进步，而无需为机器人重新设计空间。人形机器人具有巨大的潜力，可为仓库和配送中心、实体零售店、临床环境等带来诸多益处。

• 人机互动： 仿人形机器人以人体为模型，可与人并肩协作完成各种任务。
• 多功能性和适应性：人形机器人可以利用原本为人类使用而设计的工具和基础设施。
• 生产力： 人形机器人可与其他工人在同一环境中工作，从而提高日常任务的完成率。
• 增强安全性： 人形机器人可以承担危险任务，在对人类安全有风险的地方工作。这可以减少工作场所事故，减少人类暴露在危险环境中的必要性，包括工业环境和灾难响应。

五、人形机器人在现实世界中有哪些应用案例？

        从制造业到医疗保健业，从灾难响应到客户服务，人形机器人可以提高人类工人的安全性、生产率和用户体验。虽然大多数仿人机器人使用案例还处于早期研发阶段，但各行各业都对其增强人类劳动力的潜力充满期待。

5.1 制造业

        制造商可以在工厂中使用人形机器人来支持自动化，并与人类劳动力一起工作。仿人机器人的自由度（DOF）与人类的灵活性相似，可以处理零部件，协助完成装配线任务，执行重复性或体力要求高的工作，并执行检查和维护任务。

5.2 仓库和物流

        人形机器人可以执行分拣和包装产品、接收货物、管理库存以及处理需要精细操作的材料等任务。它们还能与其他机器人（如机械臂和自主移动机器人）以及人类同行协作。

5.3 医疗保健

        人形机器人有望成为人类医护人员的补充，从而有可能彻底改变病人护理、医疗设施运营和医疗程序。

5.4 家庭助手

        人形机器人可以完成清洁、烹饪和洗衣等日常任务。通过自然语言处理和机器学习，它们甚至可以与人类交流，并适应人类的生活习惯和喜好。

5.5 客户服务

        仿人机器人可以在零售店、机场、酒店和其他公共场所从事客户服务工作。它们可以提供信息，引导顾客前往不同地点，并处理基本咨询，从而提高运营效率，改善顾客体验。

六、开发人形机器人面临哪些挑战？

6.1 训练数据有限

        训练有效人形机器人的人工智能模型需要大量数据。训练人形机器人所模仿的精确人类动作，加上现实世界场景的不可预测性，使得收集和标注必要数据以实现最佳机器人性能极具挑战性。通过创建模拟各种环境和动作的人工数据集，合成生成的数据可帮助解决这一难题。

6.2 设计

        人形机器人必须重量轻、用途广、功能强大。它们的控制系统还必须具备双足运动所需的平衡和协调能力，而先进的传感器和执行器则必须足够精确和轻柔，以模仿人类手部的灵活性。此外，车载计算系统必须足够小巧，以适应仿人机器人的外形尺寸，同时还要有足够的计算能力，以便以较低的延迟运行先进的人工智能模型。

6.3 能源效率

        机载电池的空间有限，这意味着仿人机器人的运行方式必须在最大限度地提高功能性的同时，最大限度地降低能耗。至关重要的是，自主机器人能够在不快速耗尽能源的情况下执行复杂任务。

6.4 自由度

        增加自由度可以让人形机器人的操作更加灵巧，动作更加像人，从而可以执行更广泛的任务，适应各种环境。不过，这需要复杂的机械和控制系统的协调。

七、如何开始使用人形机器人？

        英伟达™（NVIDIA®）人工智能和Omniverse™平台可加速人形机器人的开发。人形机器人入门的三大计算平台包括：

• 在英伟达 DGX™ 超级计算机上运行的英伟达 NeMo，用于训练机器人用例的人工智能模型。
• 机器人学习和仿真框架，如英伟达™ Isaac™ Lab 和基于英伟达™ Omniverse 的英伟达™ Isaac Sim，使机器人能够在仿真世界中学习和完善机器人技能。
• 基于 Jetson™ Thor 的 NVIDIA Isaac 能够让人形机器人执行复杂的任务，并安全、自然地与人和机器进行互动。Jetson Thor基于英伟达™（NVIDIA®）Blackwell架构，为人形机器人运行多模态人工智能模型，集成了功能安全处理器、高性能CPU集群和100Gb以太网带宽。