论文速读|I-CTRL:通过受限强化学习使人型机器人模仿和控制

论文地址:https://arxiv.org/pdf/2405.08726

I-CTRL(Imitation to Control Humanoid Robots Through Constrained Reinforcement Learning)是一个旨在解决现有人类运动到人型机器人的转换方法在物理可行性上的不足的框架。该框架通过在非物理基础的转换后的运动上施加受限的强化学习算法,提高了运动相似度,并确保了跟随参考人类轨迹的能力。研究团队对四种不同的人型机器人(Bruce、Atlas、H1 和 JVRC-1)进行了测试,证明了 I-CTRL 在不同机器人和大规模动作数据集上的泛化能力。通过使用简单且独特的奖励函数,I-CTRL 能够使用单一的强化学习代理来跟踪大约 10,000 种不同的动态运动。该研究的贡献包括:1) 实现了多种人型机器人的物理相容的人类 ähnliche 运动学习;2) 设计了一种新的样本高效的受限强化学习算法,该算法能够更好地保留目标运动的风格,并且能够泛化到大约 10,000 种运动,使用单一的策略和共享的奖励;3) 对四种不同的人型机器人进行了定量和定性的评估,展示了模型在不调整奖励的情况下的灵活性。

论文初读:

相关推荐
碳基学AI3 分钟前
哈尔滨工业大学DeepSeek公开课:探索大模型原理、技术与应用从GPT到DeepSeek|附视频与讲义免费下载方法
大数据·人工智能·python·gpt·算法·语言模型·集成学习
补三补四6 分钟前
机器学习-聚类分析算法
人工智能·深度学习·算法·机器学习
果冻人工智能20 分钟前
法官们终于似乎明白了:如果没有复制,那就没有版权
人工智能
tle_sammy21 分钟前
AI 重构老旧系统:创业新曙光
人工智能·重构
果冻人工智能23 分钟前
什么是 MCP,以及你为什么该关注它
人工智能
誉鏐28 分钟前
PyTorch复现逻辑回归
人工智能·pytorch·逻辑回归
正脉科工 CAE仿真30 分钟前
基于ANSYS 概率设计和APDL编程的结构可靠性设计分析
人工智能·python·算法
EasyGBS36 分钟前
视频设备轨迹回放平台EasyCVR打造视频智能融合新平台,驱动智慧机场迈向数字新时代
网络·人工智能·安全·音视频
Chaos_Wang_41 分钟前
NLP高频面试题(三十三)——Vision Transformer(ViT)模型架构介绍
人工智能·自然语言处理·transformer
新知图书1 小时前
OpenCV单窗口显示多图片
人工智能·opencv·计算机视觉