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英偉達機器人跳舞驚艷全網 ASAP技術引領未來

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2025-02-05 17:20:08  新浪

機器人版的科比、詹姆斯和C羅已經出現(xiàn)。只見“科比”在賽場上后仰跳投，大殺四方。“C羅”和“詹姆斯”也展示了各自的招牌慶祝動作。這些還只是開篇，這款人形機器人還能完成側跳、前跳、前踢、右踢等高難度動作，甚至能深蹲和腿部拉伸。更令人驚艷的是，它還會跳APT舞。

與波士頓動力的Atlas相比，如今的人形機器人已進化到難以想象的程度。正如Figure創(chuàng)始人所說，人形機器人的iPhone時刻即將到來。那么，如何讓機器人成為“機器人界的科比”呢？

來自CMU和英偉達的研究團隊提出了ASAP模型，這是一個“real2sim2real”的框架，能讓機器人掌握流暢且動感的全身控制動作。ASAP包含兩個階段：預訓練和后訓練。在預訓練階段，通過重定向的人體數據，在仿真環(huán)境中預訓練運動跟蹤策略。在后訓練階段，將這些策略部署到現(xiàn)實世界，并收集真實數據，訓練一個delta動作模型來彌補動力學差異。然后，將這個delta動作模型集成到仿真器中，對預訓練策略進行微調，使其更好地匹配現(xiàn)實世界的動力學特性。

英偉達高級研究科學家Jim Fan表示，通過強化學習，他們成功讓人形機器人模仿了C羅、詹姆斯和科比的動作。這些神經網絡模型正在英偉達GEAR實驗室的真實硬件平臺上運行。為了讓大家清晰觀賞每個流暢的動作細節(jié)，他們特意放慢了視頻速度。

ASAP模型采用“真實→仿真→真實”的方法，成功實現(xiàn)了人形機器人全身控制所需的超平滑動態(tài)運動。首先在仿真環(huán)境對機器人進行預訓練，但面臨仿真與現(xiàn)實差距的問題。解決方案是將預訓練策略部署到實體機器人上采集數據，隨后在仿真環(huán)境中回放這些數據。通過額外神經網絡學習差異參數，對傳統(tǒng)物理引擎進行“動態(tài)校準”，使機器人能在仿真環(huán)境中獲得近乎真實的訓練體驗。

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