Humanoid control, generative modeling of policy weights专业
用扩散模型直接生成人形机器人控制网络权重,宇树G1真机实现行走、舞蹈和旋踢
伯克利团队用数千个训练好的人形控制器训练扩散模型,再生成全新的控制网络,这些网络无需微调就在真实的宇树G1上完成了行走、舞蹈和旋踢。这篇预印本还发现,无论强化学习还是模仿学习,网络第一层都编码了机器人的身体结构。
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伯克利团队用数千个训练好的人形控制器训练扩散模型,再生成全新的控制网络,这些网络无需微调就在真实的宇树G1上完成了行走、舞蹈和旋踢。这篇预印本还发现,无论强化学习还是模仿学习,网络第一层都编码了机器人的身体结构。
论文来自 arXiv 机器人领域。尚未生成摘要的论文,显示摘要开头部分。