La modalità "Stair mode" nel controller RL di NEO attiva la visione stereo RGB per inferire l'altezza del pavimento circostante, combinando questo con la storia propriocettiva per anticipare l'altezza di ogni passo e pianificare un posizionamento del piede preciso e stabile.
1X annuncia il suo ultimo controller di apprendimento per rinforzo (RL), che sblocca la mobilità a corpo intero di NEO per ambienti domestici, consentendo a Redwood AI (il modello AI interno di 1X) di interagire con il mondo fisico in modo più naturale e ampio. Il controller unificato supporta la camminata in qualsiasi direzione, sedersi, stare in piedi, inginocchiarsi, sdraiarsi, alzarsi e salire le scale utilizzando la visione stereo RGB - fondamentale per navigare in case reali. Il controller fornisce un "interfaccia di azione" attraverso la quale la teleoperazione o Redwood AI possono interagire in modo sicuro e ricco di contatti con il mondo fisico. I controller di camminata tradizionali spesso si basano su "rewards di shaping" creati a mano per produrre andature simili a quelle umane, che richiedono tempo e non si adattano bene a compiti o direzioni di movimento. Per affrontare questo problema, il team ha utilizzato dati di motion capture per guidare il processo di apprendimento. Il sistema RL è addestrato per seguire traiettorie di riferimento cinematiche derivate dal movimento umano naturale, mantenendo l'equilibrio e il ritmo in tempo reale. Per migliorare l'utilità generale, il controller va oltre la riproduzione di singole traiettorie introducendo un design a due parti: ⦿ Un pianificatore cinematico di alto livello genera obiettivi di movimento fluidi e simili a quelli umani da semplici comandi di input (ad es., direzione del joystick). ⦿ Un controller RL di basso livello traccia queste traiettorie con stabilità dinamica. Questa struttura consente transizioni fluide tra i comportamenti e risolve la sfida di controllare il movimento ad alta dimensione a partire da input utente grossolani.
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