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Unitree B1

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RESEARCH · CL_158716 · Jul 23 · 04:00

新的强化学习框架弥合了四足机器人运动的仿真到现实鸿沟 · 跟踪2个来源

研究人员开发了新的四足机器人运动强化学习（RL）框架，解决了仿真到现实的鸿沟问题。第一种方法利用NVIDIA的Isaac Sim和Isaac Lab，在Unitree Go1上实现了全身控制的零样本仿真到现实迁移，展示了对干扰的鲁棒恢复能力，并达到了2.0米/秒的线性速度。第二种框架侧重于重型四足机器人的扭矩驱动强化学习，使其能够在没有明确速度观测的情况下穿越崎岖地形并跟踪期望速度，在Unitree B1上的仿真结果达到了3.5米/秒。