与此同时，Meta 和其他研究团队在 Sim2Real 的物理仿真上继续深入探索，以期实现更高的模拟精度。尽管取得了一定进展，但早期机器人模拟器的效果往往不够理想，学界普遍对 Sim2Real 的实用性存疑。不过，随着 GPU 算力和 AI 技术的发展，各大研究团队也在高仿真度方面取得了重大突破。因此，人们对模拟技术有了更高...
在强化学习 (RL) 中,奖励函数的设计对于有效的策略学习至关重要,尤其是在从模拟环境迁移到真实环境 (Sim-to-Real) 时。为了应对 Sim-to-Real 场景中与奖励函数相关的挑战,人们探索两类主要技术:奖励塑造和基于 LLM 的奖励设计。 奖励塑造技术专注于修改奖励函数,以提供更具信息性和更密集的反馈,从而更有效地引...
在机器人优化方式上，基于Sim2Real具身智能引擎也可以采用模块化设计加树状搜索的方式，降低学习成本，提升优化效率。这种方式能够在Sim2Real具身智能训练场中，跟机器人技能训练统一目标，在一个框架体系下完成，实现本体设计与任务技能学习的统一。目前，跨维基于DexVerse™引擎，形成了包括具身智能感知套件、RoPilot新...
商标名称 SIMREAL 国际分类 第42类-网站服务 商标状态 商标注册申请 申请/注册号 34724728 申请日期 2018-11-16 申请人名称(中文) 合肥哈工热气球数字科技有限公司 申请人名称(英文) - 申请人地址(中文) 安徽省合肥市经济技术开发区宿松路3963号智能装备科技园C区3栋301室 申请人地址(英文) - 初审公告期号 ...
香港中文大学（深圳）终身教授、跨维智能创始人贾奎通过从学术界到产业界的长期践行，给出答案：“Sim2Real AI 正是通往具身智能的最高效路径。”从二维视觉到三维视觉、从空间智能到具身智能、从科研到产品再到商业落地，贾奎在这一领域已探索了二十余年。近期，在 WAIC 上，进行了一场关于具身智能如何突破数据困局...
而基于 Sim2Real AI 实现高通用性具身智能的门槛极高，至少需要具备底层可控的具身属性物理仿真、高效大模型训练与持续学习、有效应对合成与真实数据域差别、低成本海量数字资产等能力，才能实现 Sim2Real 方式的真正落地。▍从 Sim2Real 技术路线到 DexVerse™ 具身智能引擎 贾奎教授表示，基于在 Sim2Real 具身...
零样本的sim2real策略迁移实验表明，仅从上述生成的四个数字表亲训练的模拟策略，可以直接迁移到相应的真实厨房场景。基于这些结果，研究者可以肯定地回答Q2、Q3和Q4了——使用数字表亲训练的策略，表现出了与在数字孪生上训练策略相当的分布内性能，以及更强的分布外鲁棒性，并且可以实现零样本从模拟到现实的策略迁移。
人形机器人｜星动纪元开源端到端强化学习训练框架“Humanoid-Gym”，开启「sim-to-real」新时代 2024年3月5日，具身智能与人形机器人公司星动纪元联合清华大学、上海期智研究院开源了人形机器人强化学习训练框架Humanoid-Gym。此举意在降低人形机器人算法的开发门槛，助力全球学界和业界的研究者们在人形机器人领域的...
我的本意是研究Sim-to-Real(Simulation to Reality),但在入门阶段,发现它属于强化学习(Reinforcement Learning,RL)的分支或派生问题,本质上是机器人通过与环境进行交互,不断试错,从而完成学习的过程,但试错的成本和所需样本的规模,在现实中几乎难以承受。因此,开展基于物理引擎仿真器的模拟实验,完成试错训练,再将控制...
我们需要将仿真环境中得到的控制算法,映射到实物上,这种映射的拟真度,直接决定了最后遇到的s2r gap是大还是小:如果映射足够拟真,那么仿真中得到的结果与现实环境相差无几;如果映射时忽略了很多细节,可能仿真的结果和现实环境相差甚远。不幸的是,这两种情况我都踩坑了,所以把流程记录一下。本来这个系列最初的规划只有...