https://hao.cnyes.com/post/133793
这机器人就是一个里程碑 (参照#1dZhKNT2 motion retarget和虚拟世界训练)
(详细训练过程 参照上面连结Fig 2)
之前机器人各路玩家的梦想就是 把人类影片所有动作去教他给机器人
概念就是 把影片直接扔进去 受益于poset estimation 可以把人类动作拆解成
骨架 接者用motion retarget 在虚拟世界去做校正 最后部署到现实世界
这个最重要点就是 以后机器人看个影片 就可以学会人类动作 搭配LLM Gen AI之后更能
创造动作 我们家的多拉a梦快要出来了 @@/
股点? @n@ 就是老黄RRRRRRR
※ 引述《randy225 (资方打手)》之铭言：
: 原文标题：辉达CMU新研究！机器人跳APT舞惊艳全网 “人形机器人”奥运会2030年可期
: ※请勿删减原文标题
: 原文连结：https://news.cnyes.com/news/id/5851739
: https://hao.cnyes.com/post/133793 (机器人动作)
: ※网址超过一行过长请用缩网址工具
: 发布时间：2025-02-05 17:30
: ※请以原文网页/报纸之发布时间为准
: 记者署名：钜亨网编译陈韦廷 综合报导
: ※原文无记载者得留空
: 原文内容：
: 机器人版的柯比布莱恩 (Kobe Bryant)、詹皇(LeBron James)、C 罗 Cristiano
: Ronaldo 真的来了，而这一切全拜卡内基美隆大学(CMU) 和辉达(NVDA-US) 所提出的一个
: real2sim2real 模型 Aligning Simulation and Real Physics(ASAP)，ASAP 能让人形
: 机器人掌握非常流畅且动感的全身控制动作，就连跳时下最红的 APT 也相当流畅。
: 中国智能资讯社交平台《新智元》报导，市场可以期待在 2030 年看到人形机器人奥运会
: 盛宴，CMU 与辉达提出的 ASAP 专案包含预训练和后训练两大阶段。在第一个阶段中，透
: 过重定向的人体数据，在模拟环境中预训练运动追踪策略，第二阶段将这些策略部署到现
: 实世界，并收集真实数据来训练一个“残差”动作模型，用来弥补模型与真实世界物理动
: 态之间的差距。
: 然后，ASAP 把这个 delta 动作模型整合到模拟器中，对预训练策略进行微调，让它和现
: 实世界的动力学更匹配。具体步骤分为四步，分别是运动跟踪预训练与真实轨迹收集、差
: 异动作模型训练、策略微调以及真实世界部署。
: 研究人员在三个迁移场景中评估了 ASAP 的效果。从 IsaacGym 到 IsaacSim、从
: IsaacGym 到 Genesis，以及从 IsaacGym 到真实世界，使用的机器人则是中国厂商宇树
: 的 G1 人形机器人。
: 最后，研究者借助 delta 动作模型对预训练的策略进行微调，使其能够更好地适应真实
: 世界的物理环境，从而实现更稳定、敏捷的运动控制。
: sim2real 一直是实现空间与具身智慧的主要路径之一，被广泛应用在机器人模拟评估当
: 中，而 real2sim2real 直接打破了繁琐的动作微调的难题，弥合 sim2real 的差距，让
: 机器人能够模仿各种类人的动作。
: 辉达资深研究科学家 Jim Fan 兴奋地表示，透过 RL 让人形机器人成功模仿 C 罗、詹皇
: 和科比！
: 报导指出，CMU 跟辉达的研究有四大贡献。第一个是提出 ASAP 框架，运用强化学习和真
: 实世界的数据来训练 delta 动作模型，有效缩小了模拟与现实之间的差距。其次，成功
: 在真实环境部署全身控制策略，实现了不少以前人形机器人难以做到的动作。
: 第三大贡献则是 ASAP 能有效减少动力学不匹配问题，让机器人做出高度敏捷的动作，同
: 时显著降低运动跟踪误差。最后，研究者开发并开源了一个多模拟器训练与评估代码库，
: 以促进不同模拟器之间的平滑迁移，并加快后续研究。
: 心得/评论：老黄在中国跳APT，而辉达与CMU开发的软件让机器人动作更灵活
: 看完上面网址的影片，真的超惊叹，机器人的动作会进步到什么地步??
: 动作逼真到很扯，未来机器人陪你运动XD
: ※必需填写满30正体中文字，无意义者板规处分

BD放到现在像个玩具