没啥标题

活下去

论文不重要,这一篇重点还在平台啊,官网,需要梯子

abstract

  1. 问题:仿真框架不够通用化
  2. 解决:ManiSkill3
    1. fastest
    2. 状态可视化 + GPU并行
    3. robotics simulator
    4. with contact-rich physics
    5. targeting generalizable manipulation

introduction

  1. GPU 并行模拟:通过强化学习
  2. 问题:不支持异构模拟,不支持快速并行渲染功能,所以用强化学习时会很慢
  3. “ManiSkill3” 的优点
    1. 快速并行渲染和低开销
    2. 环境很全,全部GPU并行化
    3. 异构模拟:ManiSkill3 可以在每个并行环境中模拟和渲染完全不同的对象、关节,甚至整个房间规模的场景
    4. api好用
    5. 从少量演示中生成可扩展的数据生成管道

realted works

ManiSkill 通过不同方法的组合来获取大规模演示demonstration。

  • 对简单任务:使用 RL 的运动规划和奖励来生成演示。
  • 对没有简单定义的运动规划脚本或奖励函数的更多复杂任务:依赖于 RLPD和 RFCL等演示算法的在线学习

Maniskill3的核心特征

  1. 支持开箱即用的统一 的GPU 并行化任务:有基于任务的API 这个和第五点差不多吧
  2. GPU 并行模拟和渲染
  3. 异构 GPU 模拟:这是能够在不同的并行环境中模拟不同对象几何图形、不同数量对象以及具有不同景深的不同关节的功能。
  4. 用于机器人操作的 SIM2REAL 和 REAL2SIM:都可以通过数字孪生使用 ManiSkill3来完成
  5. 用于构建 GPU 模拟机器人任务的简单统一 API
    1. 用于关节、链接、关节和角色的面向对象的 API
      1. 高级关节/角色,直至单个链接/关节和网格
      2. ManiSkill3 中的姿势信息是面向对象的,并存储为批处理的 Pose 对象
    2. 机器人和控制器:原生支持 URDF 和 Mujoco MJCF 定义格式,并直接基于 URDF/MJCF 构建关节机器人
  6. 演示数据集
    1. 对于最简单的任务,我们编写并开源了一些基于运动规划的解决方案来生成演示数据。一些具有易于定义的奖励函数的任务定义了密集的奖励函数,并使用融合的 RL 策略来生成演示数据。
    2. 对于更困难的任务,我们通过远程操作工具收集演示数据(通常约为 10 个演示)。然后,我们使用 RFCL 或 RLPD 来运行快速的在线模仿学习,并从融合策略中生成数据。

Project page: https://gr2-manipulation.github.io.

是什么:通用机器人agent 可用于多功能和可泛化的机器人操纵 怎么做:首先在大量互联网视频上进行预训练,然后针对使用机器人轨迹的视频生成和动作预测进行了微调

预训练在视频数据集:

  1. 目标:给定文本描述和视频帧,模型可以根据文本预测后续帧
  2. 基于GPT风格的transformer,将标记化的文本和图像序列作为输入,并输出未来图像的离散标记。

微调在机器人轨迹上

  1. 机器人数据包含多个视图
  2. GR-2用标记化的语言指令、从多个视图捕获的图像序列以及机器人状态序列作为输入。输出包括每个视图的未来图像和操作轨迹。
  3. 全身控制算法(WBC)

其实有一些还是有用的,但我也不想随着每次重装系统,收藏夹都要再叠一层。

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