Berkeley Humanoid: Een Onderzoeksplatform voor Op Leren Gebaseerde Besturing

Berkeley Humanoid: A Research Platform for Learning-based Control

July 31, 2024

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

cs.AI

Samenvatting

We introduceren Berkeley Humanoid, een betrouwbaar en kosteneffectief mid-schaal humanoïde onderzoeksplatform voor op leren gebaseerde controle. Onze lichtgewicht, in eigen huis gebouwde robot is specifiek ontworpen voor leer-algoritmen met lage simulatiecomplexiteit, antropomorfe beweging en hoge betrouwbaarheid tegen vallen. De smalle sim-to-real kloof van de robot maakt behendige en robuuste voortbeweging mogelijk over diverse terreinen in buitenomgevingen, bereikt met een eenvoudige reinforcement learning controller die gebruikmaakt van lichte domeinrandomisatie. Bovendien demonstreren we dat de robot honderden meters aflegt, op een steil onverhard pad loopt en springt met zowel enkele als dubbele benen, wat getuigt van zijn hoge prestaties bij dynamisch lopen. Met de mogelijkheid tot omnidirectionele voortbeweging en het weerstaan van grote verstoringen in een compacte opstelling, streeft ons systeem naar een schaalbare, sim-to-real implementatie van op leren gebaseerde humanoïde systemen. Bezoek voor meer details 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.