ASAP(Aligning Simulation and Real Physics)是卡内基梅隆大学和英伟达联合推出的,用在解决仿人机器人模拟与现实动力学不匹配问题的两阶段框架。ASAP基于预训练阶段在模拟环境中学习运动跟踪策略,用人类运动数据生成目标动作。在后训练阶段,ASAP收集真实世界的运动数据,训练Delta动作模型补偿模拟与现实之间的动力学差异,基于微调策略使其适应真实物理环境。框架显著提高了仿人机器人在复杂运动中的敏捷性和全身协调能力,降低了运动跟踪误差,实现从模拟到现实的高效技能迁移,为开发更具表现力和敏捷性的仿人机器人提供新的技术路径。


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