实现人类水平的竞技式机器人乒乓球
机器人学
2025-05-02 v3
摘要
在真实世界任务上实现人类水平的速度和性能是机器人研究社区的终极目标。本工作迈出了一步，首次提出能够在竞技乒乓球中达到业余水平人类表现的学习型机器人智能体。乒乓球是一项体力要求极高的运动，人类选手需经过多年训练才能达到高级水平。本文贡献了三方面：(1) 层次化模块化策略架构，包括（i）带详细技能描述的低层控制器，建模智能体能力有助于弥合仿真到现实的鸿沟，以及（ii）选择低层技能的高层控制器；（2) 实现零样本仿真到现实的技术，包括基于真实世界 grounding 的任务分布迭代方法，定义自动课程；(3) 对未见对手的实时适应。通过29场机器人对抗人类比赛评估策略性能，机器人赢得45%（13/29）的比赛。所有人类选手都是未见过的玩家，技能水平从初学者到赛事水平不等。虽然机器人在与最高级选手时全败，但对初学者100%取胜，对中级选手55%取胜，显示出稳定的业余人类水平表现。比赛视频可在 https://sites.google.com/view/competitive-robot-table-tennis 查看。
引用
@article{arxiv.2408.03906,
title = {Achieving Human Level Competitive Robot Table Tennis},
author = {David B. D'Ambrosio and Saminda Abeyruwan and Laura Graesser and Atil Iscen and Heni Ben Amor and Alex Bewley and Barney J. Reed and Krista Reymann and Leila Takayama and Yuval Tassa and Krzysztof Choromanski and Erwin Coumans and Deepali Jain and Navdeep Jaitly and Natasha Jaques and Satoshi Kataoka and Yuheng Kuang and Nevena Lazic and Reza Mahjourian and Sherry Moore and Kenneth Oslund and Anish Shankar and Vikas Sindhwani and Vincent Vanhoucke and Grace Vesom and Peng Xu and Pannag R. Sanketi},
journal= {arXiv preprint arXiv:2408.03906},
year = {2025}
}