Berkeley Humanoid: Eine Forschungsplattform für lernbasierte Steuerung

Berkeley Humanoid: A Research Platform for Learning-based Control

July 31, 2024

Autoren: Qiayuan Liao, Bike Zhang, Xuanyu Huang, Xiaoyu Huang, Zhongyu Li, Koushil Sreenath

cs.AI

Zusammenfassung

Wir stellen Berkeley Humanoid vor, eine zuverlässige und kostengünstige humanoiden Forschungsplattform mittlerer Größe für lernbasierte Steuerung. Unser leichter, intern entwickelter Roboter ist speziell für Lernalgorithmen mit geringer Simulationskomplexität, anthropomorpher Bewegung und hoher Zuverlässigkeit gegen Stürze konzipiert. Der schmale Sim-zu-Real-Unterschied des Roboters ermöglicht agiles und robustes Fortbewegen über verschiedene Gelände in Außenumgebungen, erreicht mit einem einfachen Verstärkungslernregler unter Verwendung von leichter Domänenrandomisierung. Darüber hinaus zeigen wir, wie der Roboter Hunderte von Metern zurücklegt, auf einem steilen unbefestigten Pfad geht und mit einem und zwei Beinen hüpft, als Beweis für seine hohe Leistungsfähigkeit beim dynamischen Gehen. Mit der Fähigkeit zur omnidirektionalen Fortbewegung und der Fähigkeit, große Störungen mit einer kompakten Konfiguration standzuhalten, zielt unser System auf eine skalierbare, sim-zu-real Bereitstellung von lernbasierten humanoiden Systemen ab. Bitte besuchen Sie http://berkeley-humanoid.com für weitere Details.

English

We introduce Berkeley Humanoid, a reliable and low-cost mid-scale humanoid research platform for learning-based control. Our lightweight, in-house-built robot is designed specifically for learning algorithms with low simulation complexity, anthropomorphic motion, and high reliability against falls. The robot's narrow sim-to-real gap enables agile and robust locomotion across various terrains in outdoor environments, achieved with a simple reinforcement learning controller using light domain randomization. Furthermore, we demonstrate the robot traversing for hundreds of meters, walking on a steep unpaved trail, and hopping with single and double legs as a testimony to its high performance in dynamical walking. Capable of omnidirectional locomotion and withstanding large perturbations with a compact setup, our system aims for scalable, sim-to-real deployment of learning-based humanoid systems. Please check http://berkeley-humanoid.com for more details.