震撼!中国人形机器人学会跑酷,跳上40公分高台,仅需小成本运转,深度学习技术是关键

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~ 清华大学MARS Lab的最新突破令人瞩目,他们成功地让中国人形机器人宇树,仅依靠一块CPU、机载视觉和电池驱动,实现了惊人的跑酷技能。机器人学会了自主跨越栅栏,甚至能跳上40公分高台,跨过间隙,完成上下楼梯,展现出卓越的运动和控制能力。这项成果的关键在于深度学习技术的运用,它让机器人具备了从视觉感知中学习和适应复杂环境的能力。

跑酷对机器人的挑战在于,它要求机器人具备高度的身体感知、协调控制和敏捷性,这涉及运动能力、能量管理、安全性能及动态决策。传统的机器人技术,如波士顿动力的Atlas,虽然能完成跑酷动作,但通常依赖于精确的传感器和高级规划算法。然而,深度学习的引入,如上海期智研究院等团队的研究,允许机器人通过低成本的学习策略,如软动态约束强化学习,训练出适应性更强的策略,无需复杂装备。

实验结果显示,经过模拟和现实世界的验证,低成本的四足机器人已经能够在开放环境中执行跑酷动作,如攀爬、跳跃和穿越狭窄空间,显示了其在实际应用中的潜力。MARS Lab的多模态学习实验室,作为清华大学的研究机构,一直在人工智能领域探索和挑战,他们的成果对未来的紧急救援、探险探测等领域具有重要意义。


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