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技术方向

数据与仿真 最新动态

示教、采集用遥操作、动作重定向、机器人数据集、数据质量、物理仿真、合成数据、数字孪生、域随机化、虚实迁移。重点是训练与验证的数据、环境和工具;用仿真验证新学习算法时,按算法贡献归机器人模型与学习,不自动加本标签。

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3月25日周二第 41–41 条
  1. Figure AI66

    Figure AI 用强化学习让 Figure 02 人形机器人实现类人自然步行

    Figure AI 发布端到端强化学习步行控制器,让 Figure 02 人形机器人在仿真中通过奖励模仿人类参考轨迹学会带脚跟触地、脚尖蹬地和摆臂的类人步态。训练在 GPU 加速物理仿真中并行进行数千台机器人,数小时收集数年仿真数据,结合域随机化与 kHz 级扭矩反馈控制实现零样本迁移到实机,10 台 Figure 02 运行同一神经网络无需单独调整。

    推荐理由:原文给出 Figure 02 用强化学习实现类人步行的训练方法和仿真到现实迁移细节,可了解其技术路线。