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arXiv · cs.RO· Qiayuan Liao·· 5 天前精选AI 评分85

SuperMimic: 通过单一可微分世界模型扩展人形机器人全身控制

SuperMimic: Scaling Humanoid Whole-Body Control with One Differentiable World Model

AI 导读

SuperMimic提出了一种新方法,使用单一可微分世界模型拟合共享动力学,与跟踪策略共同训练,在3小时内超越传统方法7天训练效果,将GPU训练时间减少1000倍以上。该方法在129,514个基准动作中仅失败25个,9.8小时后实现零失败,并能成功迁移到宇树G1物理机器人上。

推荐理由

用单一可微分世界模型替代传统强化学习,将训练成本降低千倍,为机器人控制研究开辟新路径。

来源:arXiv · cs.RO · arxiv.org