北京，[日期] – 近年来，具身智能领域发展迅猛，使机器人在复杂任务中拥有接近人类水平的双手操作能力。这一突破不仅具有重要的研究与应用价值，更是迈向通用人工智能的关键一步。然而，如何高效地赋予机器人灵巧手执行复杂任务的能力，一直是该领域面临的巨大挑战。近日，北京通用人工智能研究院（BIGAI）联合清华大学、北京大学的研究人员，提出了一种名为ManipTrans的两阶段方法，成功地在仿真环境中将人类双手操作技能高效迁移至机器人灵巧手，为解决这一难题带来了新的曙光。
具身智能：通往通用人工智能的桥梁
具身智能（Embodied AI）是指赋予人工智能系统物理身体，使其能够通过与环境的交互来学习和执行任务。与传统的纯软件人工智能不同，具身智能强调智能体与物理世界的互动，通过感知、决策和行动的循环，不断提升自身的智能水平。
在具身智能的众多研究方向中，灵巧手操作无疑是最具挑战性的领域之一。人类的双手拥有高度的灵活性和精细的控制能力，能够完成诸如组装零件、使用工具、甚至挤牙膏等复杂任务。赋予机器人类似的双手操作能力，将极大地扩展机器人的应用范围，使其能够在制造业、医疗、服务业等领域发挥更大的作用。
然而，实现这一目标并非易事。传统的机器人控制方法往往依赖于预先编程的动作序列，难以适应复杂多变的环境。而近年来兴起的数据驱动方法，虽然能够通过学习大量数据来提升机器人的适应性，但仍然面临着数据获取效率低下的问题。
数据驱动的困境：灵巧手操作的数据鸿沟
数据驱动的具身智能算法，如强化学习、模仿学习等，都需要大量的训练数据才能达到理想的效果。对于灵巧手操作任务而言，这意味着需要获取精确、大规模且高度灵活的灵巧手动作序列。
传统的强化学习方法，通过让机器人在环境中不断试错来学习最优策略，虽然具有一定的自学习能力，但其学习效率往往较低，需要大量的计算资源和时间。此外，在真实环境中进行强化学习，还可能对机器人造成损坏。
真机遥操作方法，通过让人类操作员远程控制机器人来获取数据，虽然能够保证数据的质量，但其效率同样不高。人类操作员需要花费大量的时间和精力来控制机器人完成任务，而且操作过程容易受到疲劳和注意力分散的影响。
因此，如何高效地获取高质量的灵巧手操作数据，成为了制约具身智能发展的关键瓶颈。
ManipTrans：仿真环境中的技能迁移
为了解决上述问题，北京通用人工智能研究院联合清华大学、北京大学的研究人员，提出了一种两阶段方法——ManipTrans，旨在仿真环境中高效地将人类双手操作技能迁移至机器人灵巧手。
ManipTrans的核心思想是，利用人类的先验知识，引导机器人在仿真环境中进行学习，从而避免了从零开始探索的低效过程。该方法主要分为两个阶段：
第一阶段：运动技能提取与重构
该阶段的目标是从人类的双手操作视频中提取运动技能，并将其重构为机器人可以理解的形式。具体而言，研究人员首先使用运动捕捉技术，获取人类双手在执行任务时的运动轨迹。然后，利用逆运动学算法，将人类的运动轨迹映射到机器人的关节空间。
由于人类的手和机器人的手在结构和运动范围上存在差异，直接将人类的运动轨迹应用到机器人上往往无法得到理想的效果。为了解决这一问题，研究人员提出了一种基于残差学习的方法，学习人类运动轨迹和机器人运动轨迹之间的残差，从而实现运动技能的精确迁移。
第二阶段：强化学习微调
在第一阶段的基础上，研究人员使用强化学习算法对机器人的运动策略进行微调。通过在仿真环境中进行大量的训练，机器人可以进一步优化其运动策略，使其能够更好地适应任务的要求。
为了提高强化学习的效率，研究人员还引入了一种基于课程学习的思想。具体而言，他们首先让机器人学习一些简单的任务，如抓取物体、放置物体等。然后，逐步增加任务的难度，最终让机器人能够完成复杂的双手操作任务。
ManipTrans的优势与创新
与传统的具身智能算法相比，ManipTrans具有以下几个显著的优势：
- 高效性： ManipTrans能够在仿真环境中高效地将人类双手操作技能迁移至机器人灵巧手，大大缩短了机器人的学习时间。
- 通用性： ManipTrans不依赖于特定的机器人和任务，具有较强的通用性，可以应用于各种不同的灵巧手操作任务。
- 鲁棒性： ManipTrans能够有效地处理人类运动轨迹和机器人运动轨迹之间的差异，具有较强的鲁棒性，可以在不同的仿真环境中进行训练。
ManipTrans的创新之处主要体现在以下几个方面：
- 基于残差学习的运动技能迁移： 该方法能够有效地解决人类手和机器人手之间的结构差异，实现运动技能的精确迁移。
- 基于课程学习的强化学习微调： 该方法能够提高强化学习的效率，使机器人能够更快地学习复杂的双手操作任务。
- 两阶段学习框架： 该框架将运动技能迁移和强化学习微调相结合，充分利用了人类的先验知识和机器人的自学习能力。
实验结果与应用前景
为了验证ManipTrans的有效性，研究人员在多个仿真环境中进行了实验。实验结果表明，ManipTrans能够显著提高机器人的学习效率和操作性能。
例如，在挤牙膏的仿真实验中，使用ManipTrans训练的机器人能够以更高的成功率和更快的速度完成任务。此外，研究人员还发现，ManipTrans能够使机器人学习到一些人类难以预料的运动策略，从而进一步提升其操作性能。
ManipTrans的成功，为具身智能领域的发展带来了新的希望。该方法不仅可以应用于灵巧手操作任务，还可以推广到其他需要复杂运动控制的任务中，如人形机器人行走、无人驾驶汽车驾驶等。
随着具身智能技术的不断发展，我们有理由相信，未来的机器人将能够像人类一样，在各种复杂环境中自由地行动和工作，为人类创造更加美好的生活。
研究团队与未来展望
该研究团队由来自北京通用人工智能研究院（BIGAI）、清华大学和北京大学的跨专业研究者组成，致力于具身智能领域的前沿研究。团队成员在开发高效、智能的通用机器人技术，特别是机械灵巧手操作方面，拥有丰富的研究经验。一作为北京通用人工智能研究院研究员李恺林，其它作者为清华大学博士生李浦豪、北京通用人工智能研究院研究员刘腾宇、北京大学博士生李宇飏；通讯作者为北京通用人工智能研究院研究员黄思远。
研究团队表示，未来将继续深入研究ManipTrans方法，探索更加高效、通用的技能迁移算法。同时，他们还将致力于将ManipTrans应用于真实的机器人系统中，使其能够在实际场景中发挥更大的作用。
具身智能是人工智能发展的重要方向，也是实现通用人工智能的关键一步。相信在研究人员的共同努力下，具身智能技术将不断取得新的突破，为人类社会带来更加美好的未来。
参考文献
- 论文地址：MANIPTRANS: Efficient Dexterous Bimanual Manipulation Transfer via Residua
- 文章库 | 机器之心
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