Компьютерная наука > Робототика [представлена 27 октября 2026 года] Название: Whole-Body Humanoid Control через Stocastic Movement Topenization View PDF HTML (экспериментальный) Резюме: Хотя политика скорости, рекомендуемая RL, эффективна для контроля за четырехкратными движениями, они являются ограниченным интерфейсом для гуманоидных движений, которые должны выполнять сложные движения всего тела. Кроме того, политика отслеживания движения всего тела, как правило, имеет ограниченный объем информации о желаемом будущем движении, что не позволяет им совершать контролируемые отклонения для достижения долгосрочного успеха; такая информация особенно актуальна в тех случаях, когда контроллер должен подготовиться к переходу от поведения. Мы решим эти проблемы с помощью сжатых представлений движения, которые могут быть созданы высокопоставленным контроллером при помощи лейбла поведения или текстовой команды. Эти представления могут быть непосредственно включены в политику отслеживания, с тем чтобы обеспечить подробную ссылку на движение. Наш метод демонстрирует высокую степень гибкости в осуществлении реальных роботов, таких как танцы, сражения или ходьба на основе условной информации. При параллельной мощности, наш принятый стохастический символизатор движения реконструирует движение от Unterree G1 на уровне, превышающем самые современные подходы, такие как конечная квантизация скаляров (FSQ) и векторно-кодерный автогенкодер (VQ-VAE). В результате этого дискретные условия…
Контроль за гуманоидами с помощью токенизации стохастического движения
arXiv: 261 0366452v1 Annuales Type: кросс-бюллетень: Хотя политика, направленная на обеспечение скорости RL, эффективна для контроля за четырехкратными опухолями, она является ограниченным интерфейсом для гуманоидов, которым нужно выполнять сложные движения всего тела. Кроме того, политика отслеживания движения всего тела, как правило, имеет ограниченный объем информации о желаемом будущем движении, что не позволяет им совершать контролируемые отклонения для достижения долгосрочного успеха; такая информация особенно актуальна в тех случаях, когда контроллер должен подготовиться к переходу от поведения. Мы решим эти проблемы с помощью сжатых представлений движения, которые могут быть созданы высокопоставленным контроллером при помощи лейбла поведения или текстовой команды. Эти представления могут быть непосредственно включены в политику отслеживания, с тем чтобы обеспечить подробную ссылку на движение. Наш метод демонстрирует высокую степень гибкости в осуществлении реальных роботов, таких как танцы, сражения или ходьба на основе условной информации. При соответствующем потенциале, наша принятая сцена