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DrEureka: 语言模型引导的模拟到现实转移
使用大规模语言模型（LLMs）自动构建适合真实世界转化的奖励函数和域随机化分布的 DrEureka 方法可用于解决四足动作和灵巧操纵等机器人任务，且无需迭代式手动设计。
PDFa month ago
OmniLRS：月球机器人的逼真模拟器
基于 Nvidia 的机器人模拟器，我们构建了一个基于 Isaac Sim 的月球模拟器，名为 Omniverse Lunar Robotic-Sim（OmniLRS）。该模拟器提供快速的程序化环境生成、多机器人能力以及机器学习应用的合成数
PDF10 months ago
机器人操作中学习实际密集物体描述的模拟到真实转换
本研究提出了一种名为 Sim-to-Real Dense Object Nets (SRDONs) 的密集对象描述符，可实现从虚拟到真实环境的机器人物体识别一致性，并能够映射到一个统一的特征空间。在实验中，我们证明预训练的 SRDONs 可
PDFa year ago
如何披挂？从深度图像中捕捉织物力学特性
本文提出了一种使用深度相机的非正式捕捉装置来估计织物的机械参数的方法，并通过使用 sim-to-real 策略训练学习框架来输出全部机械参数，与现有的成本高的捕捉方法相比，本文提出的解决方案可以快速捕捉并大规模生产。
PDFa year ago
DeXtreme: 从模拟到现实的敏捷手持操作转移
本文通过深度强化学习模型，针对转移到真实场景中遇到的困难，提出了学习可以在人形机器人手上进行灵巧操作的策略和一个稳健的姿态估计器。通过在仿真环境中训练的策略，实现了在不同环境下的适应性，并得出了比最佳视觉策略更好的结果，同时在多种硬件和仿真
PDF2 years ago
四足机器人运动的扭矩控制学习
本研究探索了一种基于扭矩的强化学习框架，此模型成功验证了对于模型控制四足动物而言，相较于基于位置的强化学习方法，基于扭矩的强化学习方法能够产生更好的奖励和更强的抗干扰能力，并能够使四足动物在各种地形上移动，是关于四足机器人端到端学习扭矩控制
PDF2 years ago
学习跨域控制与动力学循环一致性对应
本文提出了利用动态循环 (Dynamics Cycles) 的方法，通过在两个不同的领域中学习关联来解决机器人学习中的问题，包括模仿学习、模拟到真实世界的迁移学习和不同机器人环境之间的转移学习。该方法可以通过使用来自两个不同领域的非配对和随
PDF4 years ago