突破人形機器人運動極限，模擬技術助力未來發展

AI趨勢專家 / Anson Luo

隨著人工智慧與機器人技術的進步，人形機器人正逐步邁向更靈活、更協調的全身運動表現。然而，如何讓機器人模仿人類複雜的動作，並在現實世界中穩定執行，仍是一大技術挑戰。

近日，一項來自卡內基梅隆大學與 NVIDIA 研究團隊的創新技術—ASAP（Aligning Simulation and Real Physics）框架，成功突破人形機器人在動態運動上的瓶頸， 使其能夠執行以往難以實現的高靈活度動作，如單腳平衡、跳躍與後仰投籃等。這項技術的關鍵在於透過「模擬到現實」的動態匹配方法，使機器人學習更加精確、自然的人體動作。

克服模擬與現實的落差

ASAP 採用兩階段學習策略來解決模擬與現實世界之間的動態不匹配問題。在第一階段，研究團隊使用人體運動數據來訓練機器人的動作追蹤策略，使其能夠在模擬環境中精準模仿人類動作。 第二階段則透過現實世界的數據收集與增量動作學習，讓機器人能夠修正自身動態，並微調學習策略，最終達到更加靈活、協調的運動能力。

高度敏捷的機器人運動表現

在實驗中，研究人員將 ASAP 技術應用於 Unitree G1 人形機器人，並成功讓它執行一系列高難度的動作，包括模仿知名運動員的經典動作，例如 Cristiano Ronaldo 的標誌性慶祝跳躍、 LeBron James 的單腳平衡「Silencer」動作，以及 Kobe Bryant 的後仰跳投等。這項技術大幅提升機器人的靈活性與全身協調能力，顯著降低了現有方法在動作追蹤上的誤差。

未來發展與應用前景

ASAP 技術的成功應用，為未來人形機器人的發展開闢了新的可能性。這項技術不僅可用於提升機器人的運動技能，未來更有機會應用於智慧製造、特種作業及娛樂產業。 例如，在救援行動中，機器人能夠執行更精細的動作，協助完成高風險任務；在娛樂與運動領域，機器人能夠精確模仿運動員的動作，帶來更沉浸的互動體驗。

隨著人工智慧與機器人技術的不斷發展，像 ASAP 這樣的創新方法，將讓人形機器人更接近人類的靈活與智慧，並在多個領域發揮更大價值。 我們期待未來機器人能夠更加敏捷、協調，成為人類社會中不可或缺的夥伴。

資料來源：Human2Humanoid ASAP