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DSMS:接触隐式多重打靶实现动态运动重定向

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AI 综述

Sergio A. Esteban 等作者提出接触隐式、基于直接仿真的多重打靶框架 DSMS,将运动学可行的参考动作转换为动力学可行的全身轨迹。该框架把可微仿真器嵌入非线性规划,在内部处理接触、摩擦、碰撞与关节限位,无需预设接触时序或引入显式接触约束。 作者称,相比现有重定向方法,DSMS 加快运动模仿强化学习训练,策略成功率高、跟踪误差低;并在 Unitree G1 上实现零样本仿真到现实迁移,完成指令条件下的行走、慢跑、接触丰富的爬行以及 180 度跳跃转身。

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10月27日
  1. arXiv cs.RO
    DSMS:接触隐式多重打靶用于动态运动重定向

    研究提出接触隐式、基于直接仿真的多重打靶框架 DSMS,将运动学可行的参考动作转换为动力学可行的全身轨迹,并在非线性规划内处理接触、摩擦、碰撞与关节限位,无需预设接触时序。相比现有重定向方法,DSMS 加快运动模仿强化学习训练,策略成功率高、跟踪误差低。作者在 Unitree G1 上实现零样本仿真到现实迁移,完成行走、慢跑、接触丰富的爬行以及 180 度跳跃转身。

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