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SoccerDiffusion: Hacia el aprendizaje integral del fútbol con robots humanoides a partir de grabaciones de partidas
Created by
Haebom
Autor
Florian Vahl, J orn Griepenburg, Jan Gutsche, Jasper G uldenstein, Jianwei Zhang
Describir
SoccerDiffusion es un modelo de difusión basado en Transformers que aprende políticas de control integrales para robots humanoides de fútbol utilizando datos registrados en partidos reales de RoboCup. Predice secuencias de comandos conjuntos a partir de diversas entradas de sensores, como la visión, la propiocepción y el estado del juego. Reduce el proceso de difusión multipaso a uno solo mediante técnicas de destilación de conocimiento para la inferencia en tiempo real. Demuestra la capacidad de replicar comportamientos complejos como caminar, patear y recuperarse de caídas, tanto en simulaciones como en robots reales. Si bien sus comportamientos tácticos de alta dimensión son limitados, proporciona una base sólida para futuros métodos de aprendizaje por refuerzo u optimización de preferencias. El conjunto de datos, los modelos preentrenados y el código están disponibles públicamente en https://bit-bots.github.io/SoccerDiffusion .
