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日期: 2024-10-31 | 來源: 量子位 | 有0人參與評論 | 字體: 小 中 大
且就在剛剛，英偉達新發布了HOVER，壹個1.5M參數的神經網絡控制器，用於人形機器人的全身運動和操作協調。
據負責英偉達具身智能實驗室（GEAR）的Jim Fan介紹：
人類在行走、保持平衡以及操縱肆肢到達期望位置時，需要大量的潛意識處理。我們在HOVER中捕捉了這種“潛意識”，這是壹個單壹模型，學習如何協調人形機器人的電機以支持運動和操縱。
我們在NVIDIA Isaac中訓練了HOVER，這是壹個GPU驅動的仿真套件，能夠實現比現實時間快10000倍的物理模擬速度。
為了直觀理解這個數字，機器人在虛擬“道場”中經歷了壹年的密集訓練，但在壹塊GPU卡上僅花費了大約50分鍾的真實時間。然後，神經網絡無需微調即可零樣本遷移到現實世界。
簡單說，HOVER可以被“提示”執行各種指令，英偉達稱之為“控制模式”。比如：
頭部和手部姿勢：可以通過XR設備如蘋果的Vision Pro捕捉
全身姿勢：通過動作捕捉或RGB相機
全身關節角度：外骨骼
根速度指令：操縱杆
概括而言，HOVER提供了壹個統壹接口，允許使用任何方便的輸入設備來控制機器人。
它簡化了收集全身遙控操作數據的方式，以便於訓練；且作為壹個上游的視覺-語言-動作模型，只要提供運動指令，HOVER就能將其轉換為高頻的低級電機信號。
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