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秒杀波士顿动力Atlas机器人 清华叉院训练强化学习策略,小成本让H1人形机器人完成跑酷高难度动作
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跑酷对腿部运动来说是一个巨大的挑战,甚至对四足机器人来说也是如此,需要主动感知和各种动作来克服多个具有挑战性的障碍。 现有的仿人运动方法要么为单个跑酷轨迹优化机器人轨迹,要么训练强化学习策略,使其能够在大量运动参考的情况下行走,更不用说实现执行跑酷技能的通用管道了。 在这项工作中,我们提出了一个学习端到端基于视觉的全身控制跑酷策略的框架,该策略在没有任何运动先验的情况下克服了多种跑酷技能。我们表明,使用分形噪声地形仍然可以为类人机器人训练零样本模拟对现实策略。经过训练的跑酷政策可以在高台上跳跃、跳过障碍、长距离跳台等等。 我们证明,这个统一的框架训练了一种端到端的策略,该策略可以以1.0m/s的速度自主选择跑酷技能,并可以很容易地转移到人形移动操作任务中。 更多产品信息:http://www.jingtianrobots.com/index.php?id=1167 清华叉院人形机器人H1跑酷项目地址:https://humanoid4parkour.github.io
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