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motion imitation
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I-CTRL：基于约束强化学习的仿真控制人形机器人
本文介绍了一种通过有约束的强化学习算法实现对双足机器人进行基于物理的高质量动作模仿的框架，强调将视觉和物理现实性相结合对于成功实现动作模仿的重要性。
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2 months ago
深度强化学习中的机械臂控制和抓取行为模仿
本研究提出了一种采用 3D 人体姿态估计和强化学习相结合的新型运动模仿模型，通过将运动模仿转化为强化学习中的关节角度预测问题，从而极大减少了对大量训练数据的依赖，使得模型能够从仅有几秒钟的视频中学习模仿策略，并展现出强大的泛化能力。该项目可
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2 months ago
实时模拟人形机器人永动控制
我们提出了一种基于物理的机器人控制器，可以在嘈杂的输入和意外跌倒的情况下实现高保真度的运动模仿和容错行为，并通过逐渐乘性控制策略在大规模动作数据库中学习，从而可实现对失败状态的恢复。
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a year ago
PhysDiff：物理引导的人体运动扩散模型
提出一种新的物理引导的运动扩散模型 (PhysDiff)，该模型将物理约束条件融入到扩散过程中，并利用物理仿真中的运动模拟来将降噪后的运动投影为物理合理运动，以此指导降噪扩散过程，并在大规模人类运动数据集上进行实验，取得了最先进的运动质量和
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2 years ago
机器人心灵感应：通过观看 YouTube 上的人类学习机器人手模仿器
通过单个 RGB 摄像头观察人类操作者的动作并实时模仿，我们利用大规模丰富的人类手部视频数据训练了一个 system，使得未经训练的人能在各种熟练操作任务中对机器人进行远程操作，从而使机器人教学更加易于实现并可望辅助机器人在真实世界中实现自
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2 years ago
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