HUGWBC – 由上海交通大学与上海人工智能实验室共同研发的全新人形机器人控制系统

AI工具4周前发布 ainav
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HUGWBC指的是什么?

HUGWBC(全称为Humanoid Unified and General Whole-Body Controller)是由上海交通大学与上海AI Lab共同研发的一款人形机器人全身控制系统,具备精细运动控制的能力。该系统利用扩展的指令集和高级训练方法,使机器人能够完成多样化的自然步态动作,包括行走、跑步、跳跃以及单脚站立等,并能响应实时外部上肢操控信号以执行复杂的操作任务。HUGWBC通过在仿真环境中运用强化学习进行培训,并采用非对称适应框架(AAC)来实现从模拟到实际机器人的策略迁移。

HUGWBC

HUGWBC的核心作用

  • 提供多种行走姿态的支持该功能允许操控机器人完成多种动作模式,包括步行、奔跑、跃起、直立以及单腿跳跃等。
  • 对参数进行精准调节可调节步态速度、腿部抬升幅度、躯干高度、腰肢转动范围及躯体倾斜角度等多种设置,以满足各类任务的特定要求。
  • 即时外在介入提供对外部控制指令的即时响应(例如远程操控或动作重新导向),使得机器人在完成作业过程中能够实现精细的操作。
  • 具备强大的稳定性能和高度的适应能力HUGWBC具备强大的环境适应能力,能够在多种地形及面对外界干扰时维持其运动的稳定性与精确度。

HUGWBC的工作机制

  • 扩充的指令范围创建一个涵盖任务指令与动作指令的多功能指挥系统,以实现对机器人移动及姿势的高度灵活管控。
  • 增强学习的培训过程利用强化学习技术(尤其是PPO算法),在仿真环境下培养操控策略,并通过设定奖励机制来提升机器人动作的效能。
  • 非对称训练架构运用非对称训练架构(AAC),评估器模型获取全部特权资料,而表演者模型仅依赖实际机器人可获得的感应器数据,从而增强策略的应用范围和适应性。
  • 对称性损耗采用对称性损耗功能,促进形成自然而均衡的动作模式,进而增强动作的稳定与效能。
  • 介入培训在训练过程中加入外界调控信号,以实现对上肢进行即时操控的同时,确保下肢动作的平稳与准确。
  • 脚步路径设计采用五阶多项式路径规划技术,保障腿部在悬空期间的动作流畅性,从而增强整体动作的自然感和稳定度。

HUGWBC的工程位置

  • 官方网站项目页面:访问该网址可获取更多信息 – https://hugwbc.github.io/
  • 关于arXiv的技术文章在学术论文数据库中可以找到编号为2502.03206的文档。

HUGWBC的使用情境

  • 在多变地形中的导向技巧操控人形机器人在复杂多变的地面上进行步行、奔跑及跳跃动作,使其能够应对诸如险峻山径、残破建筑物或是施工场地等各种艰难地形,并承担起搜救作业的任务。
  • 实时任务处理该机器人能够执行高度动态的作业,包括疾跑、腾跃及单腿跳跃等动作,在需迅速应对且要求极高灵活性的情况下提供支持,如体育活动中的协助工作或是应急救援行动。
  • 人类与机器协同作业的任务利用即时的外骨骼辅助技术,人形机器人能够与人类工作者协同作业,共同执行诸如运输、组装及精密操控等复杂工作,从而提升作业效率并确保更高的安全标准。
  • 服务型机器人运用于家中或是服务机构里,让类人机器人承担诸如打扫卫生、移动物件以及辅助老人及残障人士等日常工作,以期达到更为流畅自如的服务体验。
  • 科研与创新研发致力于创新运动控制算法的研发与验证,深化人机互动技术探索,并提升机器人的环境感知性能,从而加速人形机器人技术的进步。
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