ASAP简介
ASAP（Aligning Simulation and Real Physics）是由卡内基梅隆大学与英伟达联合开发的一种两阶段框架，旨在解决仿人机器人在模拟环境与现实世界中动力学不匹配的问题。该框架首先在模拟环境中进行预训练，利用人类运动数据生成目标动作，并通过强化学习训练运动跟踪策略。随后，在后训练阶段，系统收集真实世界的运动数据，训练Delta动作模型以补偿模拟与现实之间的动力学差异。通过微调策略，ASAP有效提升了仿人机器人在复杂运动中的敏捷性和全身协调能力，降低了运动跟踪误差，实现了从模拟到现实的高效技能迁移，为仿人机器人的发展提供了新的技术路径。
ASAP的主要功能
- 敏捷全身技能的迁移：将模拟环境中训练得到的运动控制策略高效迁移到真实机器人上，支持复杂的全身动作，如跳跃、平衡和快速转身。
- 动力学补偿与适应：通过Delta动作模型自动补偿模拟与现实之间的动力学差异，包括硬件特性、摩擦力和惯性参数，使机器人在真实环境中表现更接近模拟状态。
- 提高运动跟踪精度：显著降低运动跟踪误差，提升动作准确性和稳定性，确保复杂任务中的良好性能。
- 增强的泛化能力：能够适应未见过的运动，增强机器人在真实环境中的泛化能力。
ASAP的技术原理
- 预训练阶段（Pre-training）：
- 数据生成：从人类运动视频中提取动作数据，并映射到机器人模型上，构建用于训练的数据集。
- 运动跟踪策略训练：在模拟环境中使用强化学习训练运动跟踪策略，使机器人能够跟踪预定义的动作轨迹，策略基于时间相位变量进行训练。
- 后训练阶段（Post-training）：
- 真实世界数据收集：将预训练策略部署至真实机器人，收集执行任务时的运动数据，包括关节位置、速度和加速度。
- Delta动作模型训练：基于真实数据训练Delta动作模型，最小化模拟与真实状态之间的差异，输出修正动作以调整模拟环境的动力学特性。
- 策略微调：将Delta动作模型集成至模拟器中，对预训练策略进行微调，使其更好地适应真实物理环境。
ASAP的项目资源
- 项目官网：https://agile.human2humanoid.com/
- GitHub仓库：https://github.com/LeCAR-Lab/ASAP
- arXiv技术论文：https://arxiv.org/pdf/2502.01143
ASAP的应用场景
- 体育与表演：用于模拟运动员动作，应用于体育训练、动作分析和表演，提升视觉效果。
- 灾难救援：执行敏捷动作，进入危险区域完成救援任务，提高救援效率。
- 工业制造：适应复杂工业任务，提升生产效率和灵活性。
- 家庭服务：协助老人或残疾人完成日常家务，提供便利与安全保障。
- 虚拟现实与游戏：生成逼真角色动作，增强游戏沉浸感与开发效率。
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