Одна политика управления гуманоидом обошла специализированные контроллеры на восьми типах рельефа

Исследователи из ETH Zurich с партнёрами из NUS, Apple и Nvidia представили метод Attention-based Contact Planning (ACP): одна обученная политика позволяет гуманоиду лазить по лестницам, ползать и преодолевать препятствия. Средняя успешность — 92,5% на восьми симуляционных трассах, на 33,7 п.п. выше базового метода.

• Успешность ACP — 92,5% на восьми композитных симуляционных трассах
• Преимущество над лучшим baseline motion-tracking — 33,7 п.п.
• Планировщик задаёт контакты для девяти частей тела в горизонте 1,5 секунды
• Две сети работают на борту робота с частотой 50 Гц