quadruped robot
PulseAugur coverage of quadruped robot — every cluster mentioning quadruped robot across labs, papers, and developer communities, ranked by signal.
1 天有情绪数据
-
四足机器人SOMA利用先进强化学习掌握物体堆叠
研究人员开发了SOMA，一个新颖的层次化强化学习框架，使四足机器人能够执行带有堆叠物体的复杂操作任务。该系统集成了显式的机器人基座高度控制，用于全三维推挤策略，使机器人能够将有效载荷作为一个统一的系统进行操作，而不会滑动或倾倒。SOMA使用一个高层策略，该策略带有简化的结构化状态空间序列编码器，用于长时域推理，以及一个用于动态腿部调整的低层策略。在模拟中，SOMA在单物体重置和动态双盒堆叠任务中实现了超过90%的成功率，并在Unitr…
-
新的SKooP方法提升了机器人运动的强化学习性能
研究人员开发了SKooP（对称Koopman预测），这是一种用于增强腿式机器人运动强化学习的新方法。该方法结合了形态对称性与通过自动编码器学习的Koopman模型，以提高策略学习的效率和通用性。SKooP将学习到的Koopman预测作为批评者的特权观察，从而能够从更平滑的特征中学习，并将群对称性纳入Actor和Critic网络，以实现更等变的策略。该方法在四足机器人的双足运动任务中，已证明能持续缩短收敛时间和提高学习到的奖励，并且策略…
-
视觉语言模型管道为具有部分观测的机器人实现视角无关抓取
研究人员开发了一种新的端到端语言引导抓取管道，提高了移动机械手在混乱环境中的鲁棒性。该系统使用视觉语言模型（VLMs）和部分观测来理解自然语言指令，通过深度补偿和点云补全提高几何可靠性，并生成安全、可执行的抓取。在四足机器人上的评估显示成功率为 90%，显著优于依赖视角的基线。