Yushu G1人类机器人再次发生变化：爬上桌子并移动

该众议院在10月3日报告说，来自亚马逊远的亚马逊，加州大学伯克利分校，斯坦福大学，卡内基·梅隆大学和其他大学的团队宣布了本周最新的研究结果 - OmnireTarget，这是一代人的交互式维护，基于本来可以发展轨迹的交互式网格的交互式数据。根据研究团队发布的示范视频，Yushu G1类人机器人完成了一个复杂的，长期的动态秩序，完全由本体感受技术驱动（无需视觉/激光雷达）。在执行任务中，USHU G1机器人携带椅子到桌子上，爬上踏板，然后跳下并进行跑酷像跌落的动作以击败着陆。 OmnireTarget是基于交互式网格明确模型的生成数据的交互式生成维护，并维持了操作的代理，土地和对象之间的关键空间和相互作用。通过最大程度地减少人网格和机器人之间拉普拉斯的变形在实施运动学障碍的同时，全甲虫形成运动学上可行的轨迹。研究团队通过重新靶向多个数据集的运动进行了全面评估了全核器，该数据集构成了超过9小时的轨迹，这些轨迹超过了在运动抑制满意度和接触维护方面广泛使用的基线。这些数据允许本体感受的研究技术成功地在Yushu G1类人机器人机器人中成功执行持久（最多30秒）的跑酷和运动操纵技巧，受过培训，只需使用所有任务，而没有任何学习课程，可以使用5个奖励项目和简单的域名。该团队发布了一些显示案例，包括旋转，攀爬桌，跳入小盒子，爬行等。此外，OmnireRget可以使人们以不同样式的机器人（例如8种类型的动作）移动机器人。研究论文和数据集已发表，该代码将来将发布。这是附属于rese的Arch Page Home：回到Sohu查看更多