JAEGER：双层人形全身控制器
机器人学
2025-06-17 v2 人工智能
摘要
本文提出了JAEGER，一种用于人形机器人的双层全身控制器，以解决训练更具鲁棒性和通用性策略的挑战。与传统的单控制器方法不同，JAEGER将上半身和下半身的控制分离为两个独立的控制器，以便更好地专注于各自的任务。这种分离缓解了维度灾难，提高了容错能力。JAEGER支持根速度跟踪（粗粒度控制）和局部关节角度跟踪（细粒度控制），以实现灵活稳定的运动。为训练控制器，我们利用人体动作数据集（AMASS），通过一种高效的retargeting网络将人体姿态转化为人形姿态，并采用课程学习方法。该方法进行监督式学习以进行初始化，然后进行强化学习以进行进一步探索。我们在两个人形平台上进行实验，证明了该方法在模拟和真实环境中优于当前最先进方法。
关键词
引用
@article{arxiv.2505.06584,
title = {JAEGER: Dual-Level Humanoid Whole-Body Controller},
author = {Ziluo Ding and Haobin Jiang and Yuxuan Wang and Zhenguo Sun and Yu Zhang and Xiaojie Niu and Ming Yang and Weishuai Zeng and Xinrun Xu and Zongqing Lu},
journal= {arXiv preprint arXiv:2505.06584},
year = {2025}
}
备注
15 pages, 2 figures