瑜伽球上遛「狗」！入选英伟达十大项目之一的Eureka有了新突破
文章摘要
【关 键 词】 DrEureka算法、机器人任务、模拟到现实、机器狗、四足机器人
这篇文章报道了一项由宾夕法尼亚大学、NVIDIA和得克萨斯大学奥斯汀分校的研究者联合进行的开源研究项目，该项目提出了一种名为DrEureka的新型算法。DrEureka利用大型语言模型（LLM）实现奖励设计和域随机化参数配置，以促进模拟到现实的迁移。这项研究展示了DrEureka算法在解决机器人任务，如四足机器人在瑜伽球上保持平衡和行走的能力，而无需手动设计迭代。
DrEureka基于Eureka算法，后者被评为2023年英伟达十大项目之一。Eureka算法因其简单性和表现力而被选中，但研究者对其进行了一些改进，以增强其在模拟到真实环境中的适用性。研究者指出，将模拟中学习到的策略迁移到现实世界是一种有前途的策略，但通常依赖于任务奖励函数和模拟物理参数的手动设计和调整，这使得过程缓慢且耗费人力。因此，他们研究了使用大型语言模型（LLM）来自动化和加速模拟到现实的设计。
英伟达高级科学家Jim Fan参与了这项研究，他提到，他们训练了一只机器狗在瑜伽球上保持平衡并行走，这完全是在模拟中进行的，然后零样本迁移到现实世界，无需微调，直接运行。DrEureka可以轻松搜索大量模拟真实配置，并让机器狗能够在各种地形上操控球，甚至横着走。
DrEureka的流程包括接受任务和安全指令以及环境源代码，运行Eureka以生成正则化的奖励函数和策略，然后在不同的模拟条件下测试该策略以构建奖励感知物理先验，并将其提供给LLM以生成一组域随机化（DR）参数。最后，使用合成的奖励和DR参数训练策略以进行实际部署。
此外，研究者还引入了一种名为奖励感知物理先验（RAPP）的机制，以限制LLM的基本范围，并通过LLM在RAPP范围的限制内生成域随机化配置。
实验使用了Unitree Go1，一个小型四足机器人，具有12个自由度。研究者在几个现实世界地形上系统地评估了DrEureka策略的性能，发现它们具有鲁棒性，并且优于使用人类设计的奖励和DR配置训练的策略。
这项研究的成果展示了利用LLM进行模拟到现实迁移的潜力，为机器人技能的大规模获取提供了一种新的方法。
原文和模型
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【原文作者】 机器之心
【摘要模型】 moonshot-v1-32k
【摘要评分】 ★★★★☆
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