İnsansı robotlar, insan benzeri tam vücut becerilerini gerçekleştirmede eşsiz çok yönlülük potansiyeline sahiptir.. Ancak, Çevik ve koordineli tam vücut hareketlerine ulaşmak, simülasyon ve gerçek dünya arasındaki dinamik uyumsuzluk nedeniyle önemli bir zorluk olmaya devam ediyor.. Mevcut yaklaşımlar, sistem tanımlama gibi (Sysid) ve alan randomizasyonu (doktor) yöntem, Genellikle zahmetli parametre ayarına güvenir veya çevikliği feda eden aşırı muhafazakar hareketlerle sonuçlanır. Simülasyon ve gerçek fiziği hizalama (en kısa zamanda) bir çözüm olabilir.

ASAP, NVIDIA tarafından Carnegie Mellon Üniversitesi ile işbirliği içinde geliştirilen iki aşamalı bir çerçevedir ve bu da insansı robotlara çevik tam vücut becerilerini öğretirken simülasyon ve gerçek fizik arasındaki boşluğu kapatmayı amaçlayan iki aşamalı bir çerçeve.

İlk aşamada, Robot, insan hareketlerinden edinilen verileri kullanarak bir simülasyonda hareket etmeyi öğrenir. Bu eğitim, gerçekliği mümkün olduğunca en iyi şekilde taklit etmeye çalışan fiziksel modellerle simüle edilmiş bir ortamda gerçekleşir., Ancak simülasyonun tahmin ettiği şey ile robotun gerçekte nasıl davrandığı arasında hala farklılıklar var.

İkinci aşamada, Eğitimli politikalar gerçek dünyaya aktarılır, Robotun davranışıyla ilgili gerçek verilerin toplandığı yer. Buna dayanarak, Sözde Delta Eylem Modeli oluşturuldu, simüle edilmiş ve gerçek fizik arasındaki farkları telafi eden. Bu model daha sonra robotun hareketlerine ince ayar yapmak için kullanılır, Gerçekte davranışının mümkün olduğunca doğru ve istikrarlı olmasını sağlamak.

videoda, Ünlü sporcuların hareketlerini taklit eden robotları görebilirsiniz.