16 мая 2025 года исследователи из Стэнфордского университета и Университета Саймона Фрейзера представили революционную систему TWIST (Teleoperated Whole-Body Imitation System), которая позволяет гуманоидным роботам в точности повторять движения человека в режиме реального времени. Эта технология открывает новые возможности для телеуправления, промышленной автоматизации и даже помощи в опасных условиях.

Как работает TWIST?

Система сочетает два ключевых компонента:

1. Захват движения (MoCap) — специальные датчики фиксируют каждое действие оператора.

2. Обучение с подкреплением — алгоритмы ИИ преобразуют данные в команды для робота, обеспечивая плавность и баланс.

«Мы точно фиксируем движения человека, а затем используем ИИ для сопоставления их с командами, которые могут выполнять гуманоиды. Наша система имеет гораздо более высокую точность, чем предыдущие решения», — объясняет Яньцзе Цзе, ведущий автор исследования.

Что умеют роботы под управлением TWIST?

Во время испытаний гуманоид G1 от Unitree Robotics успешно выполнял сложные задачи:

- Поднимал коробки с пола, используя обе руки.

- Открывал двери, толкая их плечом или локтем.

- Играл в футбол, точно ударяя по мячу.

- Танцевал вальс, сохраняя равновесие.

«Наша система позволяет роботу двигаться так же естественно, как человеку — от пальцев ног до поворотов головы», — отмечают разработчики.

Почему это прорыв?

Предыдущие системы телеуправления страдали от:

- Задержек между движением оператора и реакцией робота.

- Ограниченного контроля над нижней частью тела.

- Неспособности адаптироваться к сложным условиям (например, скользкому полу).

TWIST решает эти проблемы благодаря:

- Двухэтапному обучению (офлайн-тренировка + корректировка в реальном времени).

- Оптимизации не только положения суставов, но и их ориентации.

- Имитации помех, что делает движения более устойчивыми.

Где это можно применять?

1. Промышленность — роботы смогут работать на опасных производствах, например, в химических лабораториях или зонах радиации.

2. Медицина — точные манипуляции при дистанционных операциях.

3. Спасательные операции — разбор завалов без риска для людей.

4. Обучение ИИ — сбор данных для будущих автономных роботов.

Текущие ограничения и будущее технологии

Пока система сталкивается с вызовами:

- Отсутствие тактильной обратной связи для оператора.

- Зависимость от громоздких MoCap-систем.

- Ограниченная износостойкость современных гуманоидов.

«Следующий шаг — замена MoCap на камеры RGB и улучшение "чувствительности" роботов. Мы хотим, чтобы они обучались автономно, как люди», — говорит Цзе.

Исследование опубликовано на arXiv, а его практические реализации ожидаются в ближайшие 2–3 года. С появлением TWIST человечество стало на шаг ближе к эпохе, где роботы-ассистенты будут работать рядом с нами — от заводов до наших домов.