這項研究的貢獻在于提出ASAP框架,運用強化學習和真實世界的數(shù)據(jù)來訓練delta動作模型,有效縮小了仿真與現(xiàn)實之間的差距。成功在真實環(huán)境部署全身控制策略,實現(xiàn)了不少以前人形機器人難以做到的動作。實驗表明,ASAP能夠有效減少動力學不匹配問題,讓機器人做出高度敏捷的動作,同時顯著降低運動跟蹤誤差。為了促進不同仿真器之間的平滑遷移,研究者開發(fā)并開源了一個多仿真器訓練與評估代碼庫,以加快后續(xù)研究。評估中,研究人員針對三種策略遷移進行了廣泛的實驗研究,結(jié)果顯示ASAP在所有指標上都取得了顯著改進。
在本屆CES上,英偉達發(fā)布了一系列面向AI時代的新產(chǎn)品和技術(shù),其中NVIDIA Cosmos平臺的推出尤為引人注目
2025-01-14 11:19:40英偉達的機器人軍團近半來自中國原小鵬機器人運控負責人達興燁在年后離職,加入了英偉達。目前,小鵬這一崗位由其他人員暫代,正在尋找合適人選
2025-02-26 15:57:02原小鵬機器人運控負責人加入英偉達