거꾸로 서서 아래층으로 내려가는 CMU 로봇개! 릴리스는 오픈 소스입니다.

로봇개 트릭이 정말 너무 많아요——

그런데 오늘은아직도 놀랐어요.

CMU의 최신 결과에 따르면 개는 다음을 직접 학습할 수 있습니다.

높이 점프를 몸 길이의 두 배로 늘리기, 멀리뛰기, 물구나무서기 재미, 심지어 계단 아래로 물구나무서기

말할 것도 없고 사진만 보여주세요. 경험해 보시려면 웨이브 :

Δ 이게 멀리뛰기

Δ 이게 높이뛰기

Δ 물구나무서기

다시 작성해야 할 내용은 △가세요 거꾸로 계단 아래로

말해야겠어요, 특히 높이뛰기 구간의 "투쟁"은 개를 특히 감동적으로 만듭니다.

이러한 작업 외에도 CMU는 완전히 자율적인 파쿠르 동영상을 여러 개 공개했습니다.

능선을 밟고, 틈새를 지나, 경사면을 건너는 느낌이 너무 상쾌해요

가운데에 '실수'가 있더라도 즉각적인 진행에는 영향을 미치지 않습니다

웃음쥐는 스트레스 테스트까지 준비했고 결과는 당연히 '통과'~

가장 놀라운 점은 CMU에 따르면 위의 모든 극한 작업이 단 한 번의 작업으로 완료된다는 것입니다. 신경망.

르쿤 형제는 이 말을 듣고 엄지손가락을 치켜세웠습니다.

그런 영혼을 어떻게 다듬을 수 있을까요?

이번 트윗에서 작성자가 이 개의 기술을 자세히 분석했습니다

우선 시각을 기반으로 한 종단간 걷기에 비해 몸길이의 2배에 달하는 높이 뛰기, 길게 뛰기 등의 극단적인 동작은 없습니다. 전혀 같은 수준

어떤 실수라도 "치명적"인 결과를 초래할 수 있습니다

이런 점에서 CMU는

sim2real을 사용하여 정확한 발 제어를 달성하고 기계적 이점을 극대화하기 위해 도전합니다.

그 중 체육관은 시뮬레이터

게다가 물구나무서기도 합니다. 분명히 두 발로 걷는 것이 네 발로 걷는 것보다 훨씬 더 어렵습니다

하지만 카네기 멜론 대학교의 로봇 개는 동일한 기본 접근 방식을 사용하여 두 가지 작업을 동시에 수행하며 거꾸로 된 상태를 유지하면서 계단을 내려갈 수도 있습니다

셋째, 파쿠르 동작

(본 연구의 초점)을 위해 로봇개는 인간의 명령에 복종하는 것이 아닌 정확한 "눈 근육"의 협응을 통해 스스로 방향을 결정해야 합니다. 예를 들어 연속으로 두 개의 경사로를 지나갈 때 매우 특정한 각도로 경사로를 뛰어 올라간 다음 즉시 방향을 바꿔야 합니다.

이러한 올바른 방향을 학습하기 위해 CMU는

MTS

( 혼합 교사 학생) 로봇 개를 가르치는 시스템. 시스템은 예측 방향이 실제 값에 가까운 경우에만 이를 채택합니다.

구체적으로 시스템은

두 단계

로 나뉩니다. 첫 번째 단계에서 RL은 먼저 움직임 전략을 학습하는 데 사용됩니다. . 프로세스는 환경 매개변수 및 스캔 포인트 (스캔도트)

외에도 로봇 개를 안내할 목적으로 일부

마크 포인트 (웨이포인트) 를 제공합니다. 일반적인 방향.

그런 다음 정규화된 온라인 적응 (Regularized Online Adaptation, ROA) 은 관찰 기록에서 환경 정보를 복구하도록 평가자를 교육하는 데 사용됩니다.

두 번째 단계에서는 스캔 포인트(스캔도트)에서 전략을 추출하고, 시스템이 전략과 깊이 정보를 기반으로 앞으로 나아갈 방법을 자율적으로 결정하여 민첩하게 운동 명령을 출력합니다.

전체 과정은 "선생님은 가르치고 학생은 비유로 배운다"와 같습니다

이 시스템 외에도 파쿠르는 장애물을 넘기 위해 다양한 행동이 필요하기 때문에 구체적인 보상 기능을 설계하는 것도 중요합니다. 각 장애물에 대해.

여기서 저자는 모든 작업에 대해 통일되고 간단한 내부 제품 보상 기능을 공식화하기로 결정했습니다.

다양한 보상을 자동으로 생성할 수 있으며 다양한 지형 형태에 완전히 적응할 수 있습니다

그것이 없으면 개의 성능은 다음과 같습니다.

마지막으로 CMU에서도 추출하는 새로운 이중 증류 방법이 제안됩니다. 민첩한 모션 지시와 깊이 이미지에서 빠르게 변동하는 전방 방향. 마찬가지로, 개가 없으면 개는 술고래처럼 행동합니다.

위 단계를 거친 후 개는 마침내 새로운 자율 파쿠르를 배우고 몇 가지 어려운 행동을 완료할 수 있었습니다

흥미롭지 않나요? 걱정하지 마세요:

위의 모든 결과, CMU

는 오픈 소스입니다

(이 날짜를 보세요, 여전히 뜨겁습니다).

동시에 이 논문도 공개되었습니다.

저자 소개는 마지막 부분에서 보실 수 있습니다

본 연구는 카네기 멜론 대학교에서 완료되었으며, 총 4명의 저자가 참여했습니다

그 중

2명이 공동저자이며, 둘 다 중국인

입니다. Xuxin Cheng이라는 사람은 CMU 대학원생이었을 때 완성한 작품입니다. 그는 현재 University of California, San Diego

(UCSD)

에서 박사 과정을 밟고 있으며 그의 지도교수는 Wang Xiaolong입니다. 다른 한 명은 CMU Robotics Institute의 방문 학자인 Shi Kexin입니다. 그녀는 Xi'an Jiaotong University에서 학사 학위를 취득했습니다.

프로젝트 홈페이지 링크: https://extreme-parkour.github.io/ (논문, 코드 등에 대한 링크 포함)

위 내용은 거꾸로 서서 아래층으로 내려가는 CMU 로봇개! 릴리스는 오픈 소스입니다.의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!