論文の概要: Learning Multi-Modal Whole-Body Control for Real-World Humanoid Robots
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.07295v2
- Date: Mon, 16 Sep 2024 19:41:39 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-09-18 21:29:24.967562
- Title: Learning Multi-Modal Whole-Body Control for Real-World Humanoid Robots
- Title（参考訳）: 実世界ヒューマノイドロボットのための多モード全体制御の学習
- Authors: Pranay Dugar, Aayam Shrestha, Fangzhou Yu, Bart van Marum, Alan Fern,
- Abstract要約: Masked Humanoid Controller (MHC)は、立位、歩行、体の一部の動きの模倣をサポートする。
MHCは、立ち上がり、歩行、最適化された基準軌跡、再ターゲットされたビデオクリップ、人間のモーションキャプチャーデータにまたがる行動のライブラリから、部分的にマスクされた動きを模倣する。
実世界のDigi V3ヒューマノイドロボット上でのシミュレート・トゥ・リアルトランスファーを実演する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 13.229028132036321
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: The foundational capabilities of humanoid robots should include robustly standing, walking, and mimicry of whole and partial-body motions. This work introduces the Masked Humanoid Controller (MHC), which supports all of these capabilities by tracking target trajectories over selected subsets of humanoid state variables while ensuring balance and robustness against disturbances. The MHC is trained in simulation using a carefully designed curriculum that imitates partially masked motions from a library of behaviors spanning standing, walking, optimized reference trajectories, re-targeted video clips, and human motion capture data. It also allows for combining joystick-based control with partial-body motion mimicry. We showcase simulation experiments validating the MHC's ability to execute a wide variety of behaviors from partially-specified target motions. Moreover, we demonstrate sim-to-real transfer on the real-world Digit V3 humanoid robot. To our knowledge, this is the first instance of a learned controller that can realize whole-body control of a real-world humanoid for such diverse multi-modal targets.
- Abstract（参考訳）: ヒューマノイドロボットの基本機能には、頑丈な立位、歩行、全身運動と部分運動の模倣が含まれるべきである。
この研究はMasked Humanoid Controller (MHC)を導入し、ヒューマノイド状態変数の選択したサブセット上での目標軌道をトラッキングし、障害に対するバランスと堅牢性を確保することで、これらのすべての機能をサポートする。
MHCは、スタンディング、ウォーキング、最適化された基準軌跡、再ターゲットされたビデオクリップ、人間のモーションキャプチャーデータにまたがる行動のライブラリから、部分的にマスクされた動きを模倣する、慎重に設計されたカリキュラムを使用してシミュレーションで訓練されている。
また、ジョイスティックベースのコントロールと部分体の動作模倣を組み合わせることもできる。
本稿では、MHCが部分的に特定された目標運動から多種多様な動作を実行する能力を検証したシミュレーション実験を紹介する。
さらに,実世界のDigital Digit V3ヒューマノイドロボット上でのシミュレート・トゥ・リアルトランスファーを実演する。
我々の知る限りでは、このような多様なマルチモーダルターゲットに対して、現実世界のヒューマノイドの全身制御を実現することができる学習コントローラとしては、これが初めてである。
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