ASAP是什么?一文让你看懂ASAP的技术原理、主要功能、应用场景

来源:卓商AI
发布时间:2025-04-05

ASAP概述简介

ASAP(Aligning Simulation and Real Physics)是卡内基梅隆大学和英伟达联合推出的,用在解决仿人机器人模拟与现实动力学不匹配问题的两阶段框架。ASAP基于预训练阶段在模拟环境中学习运动跟踪策略,用人类运动数据生成目标动作。在后训练阶段,ASAP收集真实世界的运动数据,训练Delta动作模型补偿模拟与现实之间的动力学差异,基于微调策略使其适应真实物理环境。框架显著提高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,实现从模拟到现实的高效技能迁移,为开发更具表现力和敏捷性的仿人机器人提供新的技术路径。

ASAP的功能特色

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地迁移到真实机器人上,执行复杂的全身运动,如跳跃、平衡、快速转身等。

动力学补偿与适应:基于学习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、惯性参数等,让机器人在真实环境中表现出与模拟中类似的性能。

提高运动跟踪精度:显著降低机器人在执行任务时的运动跟踪误差,提高动作的准确性和稳定性,在复杂的动态任务中能保持良好的性能。

增强的泛化能力:框架适用于预训练时使用的特定运动,能对未见过的运动(即“out-of-distribution”)进行有效适应,增强机器人在真实世界中的泛化能力。

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,重新定位到机器人模型上,生成用于训练的运动数据集。

运动跟踪策略训练:在模拟环境中,用强化学习(Reinforcement Learning, RL)训练运动跟踪策略,让机器人能跟踪预定义的动作轨迹。策略基于时间相位变量进行训练,适应不同长度的动作序列。

后训练阶段(Post-training):

真实世界数据收集:将预训练的策略部署到真实机器人上,收集在执行任务时的运动数据,包括关节位置、速度、加速度等信息。

Delta动作模型训练:基于收集到的真实世界数据,训练Delta动作模型。模型基于最小化模拟状态和真实状态之间的差异,学习如何补偿动力学不匹配。具体来说,Delta动作模型输出一个“修正动作”(delta action),添加到原始动作中,调整模拟环境的动力学特性。

策略微调:将训练好的Delta动作模型集成到模拟器中,对预训练的运动跟踪策略进行微调。基于在修正后的模拟环境中继续训练,策略能更好地适应真实世界的物理特性,提高在真实机器人上的表现。

ASAP项目介绍

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能做什么?

体育与表演:机器人模拟运动员动作,用在体育训练、动作分析和表演,提升视觉效果。

灾难救援:机器人执行敏捷动作,快速到达危险区域执行救援任务,提高救援效率。

工业制造:机器人适应复杂工业任务,提高生产效率和灵活性,减少错误。

家庭服务:机器人完成日常家务,协助老人或残疾人,提供便利和安全支持。

虚拟现实与游戏:生成逼真虚拟角色动作,提升游戏沉浸感和开发效率。

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