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Los robots humanoides han avanzado significativamente en su capacidad para replicar movimientos humanos, pero aún enfrentan desafíos en la ejecución de movimientos ágiles y coordinados. Uno de los mayores problemas es el desequilibrio dinámico entre la simulación y la física del mundo real. Para abordar esta brecha, un grupo de investigadores ha desarrollado ASAP (Aligning Simulation and Real-World Physics), un marco de aprendizaje de robots humanoides ajusta las políticas de movimiento mediante el aprendizaje de acción delta, permitiendo que los robots se adapten con mayor precisión a condiciones reales.
ASAP revoluciona la movilidad de los robots humanoides
Así mismo, el marco ASAP sigue un proceso de cuatro pasos para optimizar los movimientos. Primero, recopila y entrena trayectorias humanas en simulación, luego ajusta la dinámica con un modelo de acción delta que corrige discrepancias entre la simulación y el entorno real. Posteriormente, este modelo es integrado en el simulador para afinar la política de control y, finalmente, se implementa en robots reales sin necesidad de ajustes adicionales. Las pruebas en entornos como IsaacGym, IsaacSim y Genesis, además del robot Unitree G1, demostraron una reducción significativa en los errores de seguimiento, mejorando la eficiencia de los movimientos.
Los resultados sugieren que este enfoque podría ser un avance importante en la movilidad en la robótica humanoide. Al cerrar la brecha entre la simulación y la realidad, los robots más ágiles estarán mejor preparados para tareas complejas en sectores de la industria como la robótica de asistencia o la exploración. Con el avance de estas tecnologías, la posibilidad de robots copiando humanos con mayor precisión está cada vez más cerca.
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