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HOVER
HOVER
目标受众为机器人研究人员和开发者，特别是那些专注于人形机器人控制和运动规划的专业人士。HOVER提供了一个统一的框架来处理多种控制任务，使得研究人员能够更高效地开发和部署人形机器人，同时减少了为不同任务重新训练模型的需要。
开发与工具模型训练与部署#人形机器人#神经网络#全身控制#多模式#策略蒸馏普通产品开源
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简介
HOVER是一个针对人形机器人的多功能神经全身控制器，它通过模仿全身运动来提供通用的运动技能，学习多种全身控制模式。HOVER通过多模式策略蒸馏框架将不同的控制模式整合到一个统一的策略中，实现了在不同控制模式之间的无缝切换，同时保留了每种模式的独特优势。这种控制器提高了人形机器人在多种模式下的控制效率和灵活性，为未来的机器人应用提供了一个健壮且可扩展的解决方案。
截图
产品特色
- 多模式策略蒸馏框架：将多种控制模式整合到一个统一的策略中。
- 无缝切换控制模式：在不同控制模式间平滑过渡，保持各自的优势。
- 提高控制效率：消除了为每种控制模式重新训练策略的需要。
- 灵活性和可扩展性：适用于广泛的机器人应用场景。
- 基于DAgger的优化：通过监督学习对Oracle动作进行优化，提高学生策略与Oracle策略的一致性。
- 支持多种命令空间：包括运动位置跟踪、局部关节角度跟踪和根跟踪。
- 适应多种任务：如导航、手操作和桌面操作等，每种任务都需要不同的控制模式。
使用教程
1. 访问HOVER项目网页，下载相关代码和文档。
2. 根据文档说明，配置环境并安装必要的依赖库。
3. 理解HOVER的多模式策略蒸馏框架，并根据需要调整参数。
4. 利用提供的示例代码，进行机器人控制任务的模拟或实际测试。
5. 通过DAgger方法对策略进行优化，以提高控制性能。
6. 根据实际应用场景，选择合适的控制模式，并进行相应的配置。
7. 在实际的人形机器人上部署HOVER控制器，并进行调试和优化。
8. 根据反馈和性能评估，进一步调整和完善控制策略。
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