Humanoide de Berkeley: Una Plataforma de Investigación para el Control Basado en el Aprendizaje

Berkeley Humanoid: A Research Platform for Learning-based Control

July 31, 2024

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

cs.AI

Resumen

Presentamos a Berkeley Humanoid, una plataforma de investigación de humanoides de mediana escala confiable y económica para el control basado en el aprendizaje. Nuestro robot ligero, construido internamente, está diseñado específicamente para algoritmos de aprendizaje con baja complejidad de simulación, movimiento antropomórfico y alta fiabilidad contra caídas. La estrecha brecha sim-a-real del robot permite una locomoción ágil y robusta en diversos terrenos en entornos exteriores, lograda con un controlador simple de aprendizaje por refuerzo utilizando aleatorización de dominio ligero. Además, demostramos que el robot atraviesa cientos de metros, camina por un empinado sendero sin pavimentar y salta con una y dos piernas como testimonio de su alto rendimiento en caminatas dinámicas. Capaz de locomoción omnidireccional y resistiendo grandes perturbaciones con una configuración compacta, nuestro sistema apunta a la implementación escalable sim-a-real de sistemas humanoides basados en el aprendizaje. Por favor, visite http://berkeley-humanoid.com para más detalles.

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.