基于强化学习的go2 sim2real部署展示(业余爱好大佬勿喷)
pairwise motion piror与原版amp高速运动对比效果
成功小实验系列1:修改了下reward然后kp30 kd0.75训练以及部署,貌似姿态还改善了呢
试验失败系列1号作品:基于transformer的rl policy(希望下次能好点吧…哭泣)
代码库更新系列一:大家快来康康!github :LocomotionWithNP3O
今天的我,依旧强得可怕——但只敢在后备箱里发光
摔倒恢复与速度跟随一起训的policy的实际部署效果,摔倒恢复还是有些影响速度跟随的步态
感觉很吃力
不平地形的摔倒恢复实验,自己的狗子实验啊,感觉又是一砸一个坑
调了如此久,感觉上楼梯稳定性还是差,都开始怀疑自己是不是上楼的时候把腰杆推歪了
太炸裂了,人形机器人全球第一次,宇树科技G1人形机器人侧空翻!倾尽全力,无法战胜
【格物平台】功夫足球上线,快来玩转格物吧
贪吃蛇AI(二)-强化学习-蛇头蛇尾保持距离-可以通关了~
试验成功系列2:基于MANN的policy,改了些东西之后稳定多了(动作还是很丑呢)
果然留了一“手”!宇树自研灵巧手来了
AMP为啥一定得包含这个A呢,我换个Pairwise loss可不可以呢?看视频~(调试中,目前其实不算很理想)
快乐机器人所有阶段(二)
试验不咋成功又不咋失败系列1:继续是MANN的policy,但是,调完之后步态还是不咋好看,流泪了
宇树科技全球悬赏,挑战成功送G1一台
宇树机器人G1在美国“当上”医生了!