Berkeley Humanoid: Una Piattaforma di Ricerca per il Controllo Basato sull'Apprendimento

Berkeley Humanoid: A Research Platform for Learning-based Control

July 31, 2024

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

cs.AI

Abstract

Presentiamo Berkeley Humanoid, una piattaforma di ricerca umanoide di media scala affidabile e a basso costo per il controllo basato sull'apprendimento. Il nostro robot leggero, costruito internamente, è progettato specificamente per algoritmi di apprendimento con bassa complessità di simulazione, movimento antropomorfo e alta affidabilità contro le cadute. Il ridotto divario sim-to-real del robot consente una locomozione agile e robusta su vari terreni in ambienti esterni, ottenuta con un semplice controller di apprendimento per rinforzo utilizzando una leggera randomizzazione del dominio. Inoltre, dimostriamo che il robot percorre centinaia di metri, cammina su un sentiero ripido non pavimentato e salta con una e due gambe, testimoniando le sue elevate prestazioni nella camminata dinamica. Capace di locomozione omnidirezionale e di resistere a grandi perturbazioni con una configurazione compatta, il nostro sistema mira a una distribuzione scalabile sim-to-real di sistemi umanoidi basati sull'apprendimento. Per maggiori dettagli, consultare http://berkeley-humanoid.com.

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.