简介:

一种通过大型语言模型引导的模拟到现实世界转移策略,用于获取机器人技能。

功能:

自动化构建奖励函数:根据目标任务自动生成适合的奖励函数。

领域随机化分布:为支持现实世界转移,自动生成领域随机化参数。

模拟条件下的策略测试:在不同模拟条件下测试策略,构建奖励感知的物理先验。

现实世界部署:使用合成的奖励和领域随机化参数,训练策略以供现实世界部署。

鲁棒性:DrEureka策略在现实世界中表现出色,即使在地形变化和干扰下也能保持平衡。

安全性:通过整合安全指令,改进了奖励设计,以生成足够安全以在现实世界中部署的奖励函数。

奖励感知物理先验:使用初始策略生成奖励感知的物理先验对DrEureka的成功至关重要。

需求人群:

["机器人技能开发者:DrEureka可以加速机器人技能的获取和部署。","自动化工程师:可以利用DrEureka进行机器人任务的自动化设计和测试。","科研人员:在进行机器人学和人工智能领域的研究时,DrEureka提供了一个强大的工具。"]

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