400米2分34秒破纪录！伯克利双足机器人「接管」人类

文章摘要

【关 键 词】 双足机器人、神经网络、强化学习、运动控制、人形机器人

UC伯克利的双足机器人Cassie在HYBRID ROBOTICS研究团队的努力下，以惊人的速度跑完了400米，用时仅2分34秒，并且完成了1.4米的跳远。

Cassie的独特之处在于只有下半身，这使得它的速度和动作更为流畅。通过神经网络强化学习，Cassie可以掌握简单的技能，如跳跃、行走等，而无需额外训练。

研究团队还测试了Cassie的跳远能力，取得了1.4米的成绩。

这些成就得益于基于RL的通用控制框架，该框架可以实现各种双足运动技能，包括周期性行走、跑步、跳跃和站立。通过深度强化学习，研究者为双足机器人创建了动态运动控制器，利用双历史架构和机器人的I/O历史，实现了在模拟和现实世界中各种技能的优越表现。这种控制架构具有适应性和鲁棒性，能够适应各种变化和任务随机化。

另外，UC伯克利的人形机器人“小绿”也引起了关注，研究者通过训练GPT的方法成功训练出了人形机器人的类人运动，通过预测下一个动作来控制其行走。

他们使用不同数据源进行训练，包括基于模型的控制器、动捕数据和YouTube上的人类视频。这些研究成果展示了机器人在运动技能方面的巨大潜力，为未来的机器人应用和发展提供了重要的参考和启示。

原文和模型

【原文链接】 阅读原文 [ 1400字 | 6分钟 ]
【原文作者】 新智元
【摘要模型】 gpt-3.5-turbo-0125
【摘要评分】 ★★★★★

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