

ASAP
简介 :
ASAP(Aligning Simulation and Real-World Physics for Learning Agile Humanoid Whole-Body Skills)是一种创新的两阶段框架,旨在解决模拟与现实世界之间的动态不匹配问题,从而实现人形机器人的敏捷全身技能。该技术通过预训练运动跟踪策略,并结合现实世界数据训练的残差动作模型,显著提高了机器人在复杂动态环境中的适应性和协调性。ASAP的主要优点包括高效的数据利用、显著的性能提升以及对复杂动作的精准控制。该技术为未来人形机器人的开发提供了新的方向,尤其是在需要高度灵活性和适应性的应用场景中。
需求人群 :
该产品适用于机器人技术研究人员、人工智能开发者以及需要开发高度灵活人形机器人的企业和机构。它能够帮助他们快速实现复杂动作的迁移和优化,减少开发成本和时间。
使用场景
在IsaacGym到IsaacSim的迁移中,ASAP显著提高了机器人动作的流畅性和准确性。
在IsaacGym到Genesis的迁移中,ASAP通过残差动作模型优化了机器人的动态性能。
在真实世界的Unitree G1人形机器人上,ASAP实现了复杂动作的精准执行,如侧跳和踢腿。
产品特色
通过模拟预训练实现运动跟踪策略
利用现实世界数据训练残差动作模型以补偿动态差异
实现模拟与现实物理的对齐,提升技能迁移效果
支持多种人形机器人平台,包括仿真环境和真实机器人
显著降低运动跟踪误差,提高动作的敏捷性和协调性
使用教程
1. 在模拟环境中使用人类运动数据预训练运动跟踪策略。
2. 在现实世界中部署预训练策略,收集真实轨迹数据。
3. 基于真实数据训练残差动作模型,以补偿模拟与现实之间的动态差异。
4. 将残差动作模型集成到模拟器中,对预训练策略进行微调。
5. 将微调后的策略部署到现实世界中,实现敏捷的全身技能。
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