CMU&NVIDIA携手开源「科比机器人」，“投篮、后空翻”等全身动作样样精通，值得期待！

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打造一个有温度、有趣味、专业的全栈式AI 交流社区， 用心写好每一篇文章！ “ 几十年来，人类一直设想人形机器人能够达到甚至超越人类水平的敏捷性。 人形机器人具有无与伦比的多功能性，可以执行类似人类的全身技能。 然而， 由于模拟和现实世界之间的动力学不匹配，实现敏捷和协调的全身运动仍然是一个重大挑战。 CMU与NVIDIA联手提出了 ASAP（对齐模拟和真实物理）， 这是一个两阶段框架，旨在解决动力学失配问题，并实现敏捷的人形全身技能。 在第一阶段，作者 使用重定向的人体运动数据在仿真中预先训练运动跟踪策略。 在第二阶段，作者 在现实世界中部署策略并收集现实世界的数据 ，从而训练一个增量（残差）行动模型来补偿动态不匹配。 与多种基线方法相比， 该方法显著提高了各种动态运动的敏捷性和全身协调性，减少了 ………………………………