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PolySim: Control de cuerpo humanoide completo mediante múltiples simuladores
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Este artículo presenta una plataforma de entrenamiento llamada PolySim, que entrena políticas utilizando múltiples simuladores heterogéneos para abordar el problema de la brecha entre simulación y realidad que surge de los supuestos y limitaciones inherentes de los simuladores en políticas de control de cuerpo completo (WBC) humanoides basadas en simulación. PolySim implementa la aleatorización de dominio de nivel dinámico mediante la ejecución simultánea de entornos paralelos en múltiples simuladores. Teóricamente, demostramos que PolySim proporciona un límite superior más estricto para el sesgo inducido por el simulador que el entrenamiento con un solo simulador. Los resultados experimentales demuestran que PolySim reduce significativamente los errores de seguimiento de movimiento en evaluaciones entre simulaciones (p. ej., una mejora del 52,8 % en la tasa de éxito sobre los enfoques basados en IsaacSim en MuJoCo) y permite la implementación de disparo cero en un robot Unitree G1 real sin ajustes adicionales, lo que demuestra una transferencia efectiva de la simulación a los entornos reales.
Takeaways, Limitations
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Takeaways:
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Superando la brecha entre la simulación y la realidad mediante el aprendizaje con múltiples simuladores.
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Rendimiento mejorado en comparación con el entrenamiento con un solo simulador (sim a simulación, implementación de robot real).
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Análisis teórico del sesgo inducido por simuladores.
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Limitations:
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Es posible que falte información sobre los tipos específicos de simuladores o hardware utilizados en este documento.
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Se necesita más investigación sobre la eficiencia y generalización de PolySim.
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Es necesario verificar la adaptabilidad a diversas variabilidades en entornos reales.
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El código de PolySim se hará público después de que se publique el artículo.
