Berkeley Humanoid: Uma Plataforma de Pesquisa para Controle Baseado em Aprendizado

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

Resumo

Apresentamos o Berkeley Humanoid, uma plataforma de pesquisa humanoides de médio porte confiável e de baixo custo para controle baseado em aprendizado. Nosso robô leve, construído internamente, é projetado especificamente para algoritmos de aprendizado com baixa complexidade de simulação, movimento antropomórfico e alta confiabilidade contra quedas. A estreita lacuna sim-real do robô permite locomoção ágil e robusta em vários terrenos em ambientes externos, alcançada com um controlador simples de aprendizado por reforço usando randomização leve de domínio. Além disso, demonstramos o robô percorrendo centenas de metros, andando em uma trilha íngreme não pavimentada e pulando com pernas simples e duplas como testemunho de seu alto desempenho em caminhada dinâmica. Capaz de locomoção omnidirecional e resistindo a grandes perturbações com uma configuração compacta, nosso sistema visa a implantação escalável e sim-real de sistemas humanoides baseados em aprendizado. Por favor, acesse http://berkeley-humanoid.com para mais detalhes.

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.