Беркли Хуманоид: Исследовательская платформа для управления на основе обучения

Berkeley Humanoid: A Research Platform for Learning-based Control

July 31, 2024

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

cs.AI

Аннотация

Мы представляем Berkeley Humanoid - надежную и недорогую платформу для исследований среднего масштаба по управлению на основе обучения. Наш легкий робот, созданный внутри университета, специально разработан для алгоритмов обучения с низкой сложностью симуляции, антропоморфного движения и высокой надежности от падений. Узкая разница между симуляцией и реальностью робота обеспечивает легкое и надежное передвижение по различным местностям на открытом воздухе, достигаемое с помощью простого контроллера обучения с подкреплением с использованием легкой доменной рандомизации. Более того, мы демонстрируем, что робот способен преодолевать сотни метров, ходить по крутой грунтовой тропе и прыгать на одной и двух ногах в качестве свидетельства его высокой производительности в динамичном ходьбе. Обладая способностью к омнидирекциональному передвижению и способностью выдерживать значительные воздействия с компактной настройкой, наша система нацелена на масштабируемое развертывание систем гуманоидов на основе обучения симуляции и реальности. Дополнительные подробности доступны на сайте 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.