Courtesy of InterestingEngineering

DoorMan: Robot Humanoid Membuka Pintu Lebih Cepat dan Pintar dari Manusia

Mengembangkan sistem pembelajaran robotik yang memungkinkan robot humanoid membuka berbagai jenis pintu dengan lebih cepat dan sukses daripada manusia, menggunakan pelatihan simulasi berbasis penglihatan murni agar lebih praktis dan scalable dalam kondisi dunia nyata.

04 Des 2025, 19.00 WIB

55 dibaca

Ikhtisar 15 Detik

Sistem DoorMan menunjukkan kemajuan signifikan dalam kemampuan robot humanoid untuk melakukan tugas fisik kompleks.
Pelatihan sepenuhnya dalam simulasi memungkinkan robot untuk beradaptasi dengan berbagai situasi dunia nyata.
Robot dapat mencapai tingkat keberhasilan yang lebih tinggi dibandingkan dengan pengendali manusia dalam tugas spesifik seperti membuka pintu.

China - Para peneliti dari NVIDIA telah mengembangkan sistem pembelajaran baru bernama DoorMan yang memungkinkan robot humanoid membuka berbagai jenis pintu dengan lebih cepat dan sukses dibandingkan operator manusia ahli. Robot yang digunakan adalah Unitree G1, seharga sekitar 16,000 dolar AS, yang hanya menggunakan kamera RGB biasa untuk 'melihat' tanpa memerlukan sensor tambahan yang rumit.

Sistem ini dilatih sepenuhnya melalui simulasi di dalam lingkungan Isaac Lab milik NVIDIA, sehingga robot dapat belajar dari banyak situasi yang bervariasi, termasuk berbagai tipe pintu dengan ukuran, pegangan, dan engsel yang berbeda-beda. Teknik inovatif seperti staged-reset membantu robot berlatih tahap-tahap sulit secara efisien.

Salah satu tantangan besar yang diatasi adalah menjaga agar pegangan pintu tetap terlihat oleh kamera saat robot sudah dekat, yang diselesaikan dengan metode Group Relative Policy Optimization. Ini membuat robot bisa sedikit bergerak agar pegangan tetap dalam pandangan sambil membuka pintu.

Dalam pengujian di dunia nyata, robot ini berhasil membuka pintu hingga 31% lebih cepat dibandingkan manusia yang mengoperasikannya secara remote menggunakan VR. Robot juga menunjukkan tingkat keberhasilan sukses membuka pintu sebanyak 83%, melebih angka 80% yang dicapai manusia ahli dan jauh di atas 60% untuk pengguna biasa.

Keberhasilan DoorMan menandai kemajuan penting dalam bidang robo-locomotion dan manipulasi sekaligus. Sistem ini membuka potensi baru untuk otomatisasi tugas fisik yang kompleks dengan memanfaatkan pembelajaran berbasis simulasi dan input visual sederhana, tanpa memerlukan data demonstrasi manusia yang mahal.

Referensi:
[1] https://interestingengineering.com/ai-robotics/nvidias-new-doorman-system

Analisis Ahli

Marc Raibert

"Pendekatan sim-to-real yang digunakan di sini adalah kunci penting untuk mewujudkan robot yang dapat beroperasi secara otonom di lingkungan nyata dengan biaya yang lebih efisien."

Pieter Abbeel

"Menggunakan hanya input RGB dan pelatihan simulasi penuh menunjukkan kemajuan dalam generalisasi pembelajaran mesin di robotika, yang selama ini menjadi tantangan besar."

Analisis Kami

"Pendekatan DoorMan menunjukkan lompatan besar dalam pengembangan robotik otonom yang praktis dan dapat diandalkan di lapangan tanpa peralatan sensor berat yang rumit. Ini menandakan bahwa masa depan robot humanoid yang mampu melakukan tugas dalam dunia nyata secara efisien semakin dekat, membuka jalan untuk aplikasi lebih luas mulai dari tugas rumah tangga hingga pengelolaan fasilitas industri."

Prediksi Kami

Metode pembelajaran berbasis simulasi dan penglihatan murni seperti DoorMan akan semakin banyak diadopsi untuk robot humanoid dan robot lainnya, memungkinkan otomatisasi tugas fisik kompleks secara efisien dan tanpa perlu data atau pelatihan manusia yang mahal.

Pertanyaan Terkait

Apa itu sistem DoorMan yang dikembangkan oleh peneliti NVIDIA?

Sistem DoorMan adalah sistem pembelajaran robotik yang memungkinkan robot humanoid membuka pintu lebih efisien daripada operator manusia.

Bagaimana robot Unitree G1 menggunakan pembelajaran penguatan?

Robot Unitree G1 menggunakan pembelajaran penguatan yang dilatih sepenuhnya dalam simulasi dan hanya menggunakan kamera RGB untuk melihat.

Apa tantangan yang dihadapi dalam pembelajaran penguatan untuk tugas fisik?

Tantangan yang dihadapi termasuk tantangan eksplorasi dan masalah visibilitas saat robot mendekati pintu.

Bagaimana robot DoorMan dibandingkan dengan pengendali manusia dalam membuka pintu?

Robot DoorMan menyelesaikan tugas membuka pintu hingga 31% lebih cepat dan dengan tingkat keberhasilan yang lebih tinggi dibandingkan pengendali manusia.

Apa yang membuat pendekatan pelatihan simulasi ini unik?

Pendekatan pelatihan simulasi ini unik karena tidak memerlukan data demonstrasi manusia dan dihasilkan dari berbagai lingkungan yang bervariasi.