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        宇樹機器人成賽博科比!英偉達CMU新研究,投籃模仿籃球巨星,代碼論文全開源

        AIGC動態7個月前發布 量子位
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        動作更有“人味”

        宇樹機器人成賽博科比!英偉達CMU新研究,投籃模仿籃球巨星,代碼論文全開源

        原標題:宇樹機器人成賽博科比!英偉達CMU新研究,投籃模仿籃球巨星,代碼論文全開源
        文章來源:量子位
        內容字數:2767字

        宇樹機器人“一雪前恥”:高難度敏捷動作不再是夢

        近日,英偉達和卡內基梅隆大學的研究人員攜手宇樹機器人,通過一個名為ASAP的新訓練框架,顯著提升了人形機器人的敏捷性和全身協調性,使其能夠完成各種高難度類人動作,例如科比式投籃和羅納爾多式旋轉跳躍。這項突破性成果不僅讓宇樹機器人G1在能力上取得了巨大飛躍,也為機器人技術的未來發展帶來了新的希望。

        ASAP框架:模擬與現實的完美融合

        1. 核心突破:ASAP(Aligning Simulation and Real Physics,對齊模擬與真實物理)框架巧妙地解決了仿真環境與真實物理世界之間動力學系統偏差的問題,這是長期以來制約機器人敏捷的關鍵難題。

        2. 兩階段訓練:ASAP框架分為兩個階段。第一階段,利用調整后的人類數據在模擬環境中預訓練跟蹤策略;第二階段,將策略應用于真實世界,收集真實數據訓練“殘差”動作模型,彌補模擬與現實的差距。最終,ASAP將預訓練策略與差異動作模型結合,并在模擬器中微調,實現模擬與現實的最佳匹配。

        3. 四步具體流程:

        1. 跟蹤預訓練與真實軌跡收集
        2. 差異動作模型訓練
        3. 策略微調
        4. 真實世界部署

        4. 跨平臺驗證:研究人員在IsaacGym到IsaacSim、IsaacGym到Genesis以及IsaacGym到真實世界的三個遷移場景中評估了ASAP的效果,均取得了顯著成果。實驗中使用的機器人是宇樹G1人形機器人。

        5. 泛化能力強:ASAP在多個動作中訓練,不會過擬合特定示例,展現了其強大的泛化能力。

        宇樹G1的驚艷表現

        通過ASAP框架的訓練,宇樹G1機器人能夠完成諸如橫向大跳等高難度動作,其姿態也更加接近人類。在“詹姆斯消音步”等特定動作中,ASAP顯著提高了機器人的穩定性。

        華人團隊的杰出貢獻

        這項研究由一支由18位作者組成的團隊完成,其中絕大多數為華人。四位共同一作分別來自上海交通大學和卡內基梅隆大學,展現了華人科研人員在機器人領域的實力。

        未來展望

        研究人員對機器人技術的未來發展充滿信心,并期待2030年“人形”奧運會的到來。ASAP框架的開源也為全球機器人研究者提供了寶貴的資源,有望加速機器人技術的進步,推動機器人時代的到來。

        結語

        ASAP框架的成功應用標志著人形機器人技術取得了重大突破,為未來更靈活、更協調的機器人提供了新的可能性。這項研究不僅提升了宇樹機器人的能力,也為整個機器人領域帶來了新的啟發,預示著機器人時代正向我們走來。


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        文章來源:量子位
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        作者簡介:追蹤人工智能新趨勢,關注科技行業新突破

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