速递 —— 卡内基梅隆大学携手英伟达打造的仿真与实际物理一致化平台

尽快是指什么

即时对齐仿真与真实物理学（ASAP）是由卡内基梅隆大学及英伟达共同研发的一个双阶段框架，旨在解决仿人机器人在模拟环境中的动力学行为与其实际物理运动不一致的问题。该方法首先通过预训练过程，在虚拟环境中利用人类动作数据来学习和优化行动追踪策略。进入后一阶段的训练时，ASAP会基于收集的真实世界运动数据，调优Delta动作模型以减小仿真与现实之间的差异，并根据调整后的策略适应真实的物理条件。这一框架显著提升了仿人机器人在复杂任务中的灵活性及全身协调性，减少了执行特定动作时的误差，并成功实现了从虚拟到实际操作的有效迁移。此外，它也为开发更加灵活和表现力强的人形机器人的技术路线提供了新的可能。

尽快呈现ASAP的核心作用

• 灵活全身心技的转换在模拟环境中学到的运动控制方案被有效地应用到实际机器人身上，使其能够完成诸如跳跃、保持平衡和迅速转体之类的复杂全身动作。
• 动态调整与适配通过采用Delta动作模型的学习方法，系统能够自动调整以弥合仿真环境和实际操作间的动态差别，涵盖诸如设备属性、摩擦系数及惯性量度等因素的差异。这确保了机器人在现实世界中的表现可以与其在仿真测试中的效果保持一致。
• 增强动作追踪的准确性有效减少机器人执行任务过程中的运动追踪偏差，增强其操作精度与稳固性，并确保在复杂多变的任务环境中依然表现出色。
• 提升的普遍适用性该架构适合于预训练过程中采用的具体动作，并能够有效地适应未曾遇到的动作（也就是“分布外”情况），从而提升机器人在实际环境中的通用性能。

快速执行技术的基本工作原理

• 预先训练阶段（Pre-train Phase）由于提供的内容仅有标点符号“：”，没有实际的文字信息可供改写，请提供具体的内容以便于进行伪原创的改写工作。如果您有具体的段落或句子需要帮助，请告知。
  • 资料创造通过分析人类的动作视频来获取动作信息，并将这些信息映射至机器人的框架内，从而构建一个可供训练使用的动作数据库。
  • 运动追踪战术培训通过在仿真场景中运用强化学习技术来培养动作追踪策略，使机器人能够跟随既定的动态路径。该策略是在以时间为基准的变化量上进行调优，并且可以适用于各种时长的动作系列。
• 培训后期阶段（Post-Training）请提供需要伪原创改写的内容。没有给出具体文本，所以我无法完成请求的修改工作。如果您有具体的段落或句子，请分享给我，我会根据您的要求进行相应的调整和表达。
  • 现实环境中数据的采集把预先训练好的策略应用到实际的机器人中，记录其在完成任务过程中的动作资料，涵盖关节的位置变动、移动速率及加速情况等多项细节。
  • Delta行为模型的培训通过运用从现实世界获取的数据训练Delta行动模型。该模型旨在减少仿真状态与实际情况之间的偏差，从而掌握如何弥补动力学上的差异。更具体地说，Delta行动模型会生成一个“校正动作”（delta action），这个值会被加入到初始动作中，以修正模拟环境中动力学特性的不一致性。
  • 策略轻微调整把已培训完毕的Delta动作模型整合进仿真软件，并对该预先训练好的运动追踪方案实施进一步优化调整。通过在改进过的虚拟环境下持续进行练习，该方案能够更精确地匹配现实世界中的物理学法则，从而增强其在实际机器人操作中的效能。

尽快提供ASAP项目的链接位置

• 官方网站PROJECT：http://flexible.people2android.net/
• Git存储库：在GitHub上的LeCAR-Lab组织下可以找到名为ASAP的项目。
• 关于技术的arXiv学术文章在学术预印平台ArXiv上发布了一篇编号为2502.01143的研究论文。

尽快实施的使用情境

• 运动和演出利用机器人模仿运动员的动作，在体育培训、动作解析及演出中应用，以增强视觉体验。
• 紧急救助行动：该机器人能够迅速完成灵活的动作，及时进入险境实施救助工作，从而增强救援的效率。
• 制造业生产机器人能够应对复杂的工业作业，提升生产的高效性和灵活度，并降低出错率。
• 家政服务机器人负责处理日常生活中的家务事务，辅助老年人及残疾人士，并为其生活带来便捷与安全保障。
• 游戏中的沉浸式体验：虚拟现实技术的应用创造高度真实的虚拟人物动作，增强游戏的沉浸体验并提高开发工作效率。