El equipo detrás de Workhorse enseñó a un humanoide Unitree G1 a planificar y ejecutar tareas de manipulación con todo el cuerpo observando videos en primera persona de personas. Un planificador visual predice las posiciones del torso, las muñecas y los pies, mientras que un sistema de seguimiento basado en aprendizaje por refuerzo sigue esos objetivos. En un robot real, el sistema ordena cajas, atrapa una caja lanzada e incluso trepa a una maleta; también puede recuperarse cuando alguien lo empuja. En simulaciones, completó la tarea de ordenar cajas en el 77% de los intentos y en el 64% de los casos en que recibió empujones de hasta 40 N·s.
Por qué importa
Si el método puede ampliarse, los robots de servicio cotidianos podrían realizar tareas impredecibles que implican contacto sin necesidad de programarlas específicamente.
