迪士尼研究院的技术“VMP：用于稳健跟踪物理角色运动的通用运动先验”技术已经发布，该技术可以学习动作，使机器人能够更人性化地跳舞和跳跃！ SIGGRAPH 2024 技术论文！
VMP：用于稳健跟踪物理角色上的运动的多功能运动先验
基于物理的角色控制的最新进展使得从非结构化运动数据中学习策略成为可能。 然而，仍然很难学习一种可以部署到现实世界中的物理机器人以响应多样化和未知行为的单一控制策略。 在本文中，我们专注于模仿准确性，并提出了一种两步方法，可以使用全身运动参考来控制角色。
在第一阶段，通过变分自动训练学习潜在空间来提取潜在空间编码。
接下来，在第二阶段使用来自时变潜在代码的嵌入来学习条件策略，提供从运动学输入到动力学感知输出的映射。
通过将这两个阶段分开，您可以从自我监督方法中受益，以获得更好的潜在代码和显式的模仿奖励，以避免模式崩溃。 该方法的效率和稳健性将通过使用用户指定的未知运动进行模拟以及将动态运动带入现实世界的双足机器人来证明。
这种创新令人兴奋。 在我的印象中，机器人的动作在过去几年中有了很大的改善。
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