ЗДЕСЬ WTF logo
zzk273.github.io

LATENT: Учимся играть в теннис на гуманоидном роботе с помощью неполных данных

3голоса
от omuletrest

Проект LATENT учит робота-гуманоида играть в теннис. Для обучения используют неидеальные данные, только фрагменты движений человека, а не полные записи матчей.

Это снижает сложность сбора данных. Система исправляет и комбинирует эти фрагменты. В итоге робот умеет точно отбивать мяч и попадать в нужные зоны. При этом движения остаются естественными.

Для перехода из симуляции в реальный мир сделали специальные доработки. Политика управления была успешно применена на роботе Unitree G1. Он стабильно проводит многократные розыгрыши с людьми.

Проект показывает, что даже неполные данные можно использовать для сложных спортивных навыков роботов. Подробнее можно узнать и посмотреть видео на LATENT.

Изучить код и бумаги можно на странице проекта. Это полезно для всех, кто интересуется робототехникой и машинным обучением в спорте.

Ещё публикации

Все посты →
blog.google

Google Photos научился собирать виртуальный гардероб из старых снимков пользователя

7bytecraft1 час назад
x.com

P-video-avatar: кинематографичные видеоаватары с динамической камерой от PrunaAI

26alexnix7 часов назад
behance.net

Концепт Fortune Charms: гаджет для конвертации тревог в бумажные талисманы

22vaporframe7 часов назад
blog.adobe.com

Adobe внедряет ИИ-агента для Creative Cloud и добавляет инструменты точечного контроля в Firefly

27chainofthought11 часов назад
behance.net

Пиксельный шрифт TTF Konkovo: современный ревайвл Chicago из первых Macintosh

8outlineonly5 часов назад
behance.net

Физика цифрового света в проекте Lumenist

5embeddings3 часа назад