英偉達機器人跳APT舞驚艷全網，科比C羅完美復刻！CMU 00后華人共同一作

原標題：英偉達機器人跳APT舞驚艷全網，科比C羅完美復刻！CMU 00后華人共同一作
文章來源：新智元
內容字數：9770字

人形機器人奧運會，指日可待？CMU和英偉達打造“機器人科比”

卡內基梅隆大學（CMU）和英偉達的研究團隊近日取得重大突破，研發出能夠精準模仿人類員動作的人形機器人。這款機器人不僅能完美復刻科比的后仰跳投、C羅和詹姆斯的招牌慶祝動作，還能完成側跳、前踢、深蹲等高難度動作，甚至還會跳APT舞，其流暢度和動感程度令人驚嘆。

1. “Real2Sim2Real”模型ASAP： 這項突破的核心在于一個名為ASAP（Aligning Simulation and Real Physics）的“Real2Sim2Real”模型。該模型采用兩階段訓練方法：預訓練和后訓練。預訓練階段利用重定向的人體動作數據在仿真環境中訓練跟蹤策略；后訓練階段則將策略部署到真實機器人上，收集真實數據，訓練一個delta動作模型來彌補仿真與現實之間的動力學差異，最終實現更精準、流暢的動作控制。

2. 解決仿真與現實差距： 長期以來，人形機器人的敏捷全身一直受限于仿真環境與現實世界動力學差異。ASAP模型通過巧妙地利用真實世界數據來校準仿真環境，有效解決了這一難題。它將真實機器人運行數據反饋到仿真環境，利用神經網絡學習動力學誤差，從而實現對傳統物理引擎的“動態校準”。

3. 超越現有方法： 與傳統的系統識別（SysID）和域隨機化（DR）方法相比，ASAP無需耗費大量時間調整參數，生成的策略也更加敏捷流暢。實驗結果表明，ASAP在多個指標上顯著優于其他基線方法，展現出其在解決動力學不匹配問題方面的優越性。

4. 跨平臺兼容性與開源： 為了促進研究，研究團隊還開發并開源了一個多仿真器訓練與評估代碼庫，方便后續研究人員在不同仿真器之間進行平滑遷移。

5. 研究團隊與貢獻： 這項研究由來自CMU和英偉達的華人研究團隊完成，團隊成員包括何泰然、高嘉偉、肖文理、張遠航等。他們的研究為“sim-to-real”問題提供了一個很有前景的方案，為開發更靈活、更敏捷的人形機器人指明了方向。

6. 未來展望： 英偉達高級研究科學家Jim Fan大膽預測，2030年將出現人形機器人奧運會。ASAP模型的成功，無疑為這一愿景的實現奠定了堅實的基礎。這項技術不僅在體育領域具有應用前景，也為機器人技術在其他領域的應用提供了新的可能性。