DrEureka

DrEureka是一个利用大型语言模型(LLMs)自动化和加速模拟到现实(sim-to-real)设计的方法。它通过物理模拟自动构建合适的奖励函数和领域随机化分布,以支持现实世界中的转移。DrEureka在四足机器人运动和灵巧操作任务上展示了与人工设计相媲美的sim-to-real配置,并能够解决如四足机器人在瑜伽球上平衡和行走等新颖任务,无需人工迭代设计。

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。"]

使用场景示例:

四足机器人在不同地形上的行走测试。

瑜伽球上四足机器人的平衡和行走。

灵巧操作任务,如立方体旋转。

产品特色:

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。

使用教程:

步骤1:提供任务和安全指令以及环境源代码给DrEureka。

步骤2:DrEureka生成规则化的奖励函数和策略。

步骤3:在不同模拟条件下测试策略,构建奖励感知的物理先验。

步骤4:将物理先验提供给LLM以生成领域随机化参数集。

步骤5:使用合成的奖励和领域随机化参数训练策略。

步骤6:将训练好的策略部署到现实世界中进行测试和应用。

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