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HOMIE 是一种新型的人形机器人遥操作系统,集成人体运动捕捉与强化学习训练框架,用于实现精准的行走与操作任务。

HOMIE 是一种创新的人形机器人遥操作解决方案,旨在通过强化学习和低成本的外骨骼硬件系统,实现精准的行走与操作任务。该技术的重要性在于它解决了传统遥操作系统的低效性和不稳定性问题,通过人体运动捕捉和强化学习训练框架,使机器人能够更加自然地执行复杂的任务。其主要优点包括高效的任务完成能力、无需复杂的运动捕捉设备以及快速的训练时间。该产品主要面向机器人研究机构、制造业和物流行业,价格未明确公开,但其

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      HOMIE 是一种创新的人形机器人遥操作解决方案,旨在通过强化学习和低成本的外骨骼硬件系统,实现精准的行走与操作任务。该技术的重要性在于它解决了传统遥操作系统的低效性和不稳定性问题,通过人体运动捕捉和强化学习训练框架,使机器人能够更加自然地执行复杂的任务。其主要优点包括高效的任务完成能力、无需复杂的运动捕捉设备以及快速的训练时间。该产品主要面向机器人研究机构、制造业和物流行业,价格未明确公开,但其硬件系统成本较低,具有较高的性价比。

      需求人群:

      "该产品适合机器人研究机构、制造业和物流行业,因为它们需要高效、精准的机器人操作来完成复杂的任务,同时需要快速的训练和部署能力。HOMIE 的低成本硬件系统和高效的训练框架使其成为这些领域的理想选择。"

      使用场景示例:

      在物流仓库中,机器人通过 HOMIE 系统快速搬运货物,提高工作效率。

      在实验室中,研究人员使用 HOMIE 系统训练机器人进行复杂的实验操作。

      在工厂环境中,机器人通过 HOMIE 系统完成零部件的装配和搬运任务。

      产品特色:

      通过强化学习训练框架,实现机器人在动态上肢姿势下的平衡能力。

      支持机器人快速、稳健地蹲下至指定高度,适应不同任务需求。

      利用对称性优化训练过程,提高数据效率并保证策略的对称性。

      集成等构外骨骼手臂、运动感应手套和踏板,实现全身控制。

      支持多种机器人平台,如 Unitree G1 和 Fourier GR-1。

      提供高效的遥操作体验,比传统逆运动学方法快约两倍。

      验证了所收集数据对模仿学习的有效性,可扩展至更多任务。

      支持在模拟环境中进行任务验证,降低真实世界中的成本。

      使用教程:

      1. 准备硬件系统,包括等构外骨骼手臂、运动感应手套和踏板。

      2. 安装并配置强化学习训练框架,选择合适的机器人模型(如 Unitree G1 或 Fourier GR-1)。

      3. 在模拟环境中训练机器人,使用上肢姿势课程、高度跟踪奖励和对称性优化。

      4. 将训练好的策略部署到真实机器人上。

      5. 通过外骨骼设备和踏板进行遥操作,完成行走、蹲下和抓取等任务。

      6. 根据任务需求调整机器人的动作,确保任务的高效完成。

      7. 收集遥操作数据,用于进一步的模仿学习和任务扩展。

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