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MuJoCo MPC用于人形机器人控制:在HumanoidBench上的评估

MuJoCo MPC for Humanoid Control: Evaluation on HumanoidBench

Technical University of Darmstadt(达姆施塔特工业大学);German Research Center for AI (DFKI)(德国人工智能研究中心);Centre for Cognitive Science(认知科学中心);Hessian Center for Artificial Intelligence (Hessian.AI)(黑森州人工智能中心)

Moritz Meser, Aditya Bhatt, Boris Belousov, Jan Peters

AI总结:

本文针对HumanoidBench基准,提出一组正则化奖励项以稳定人形机器人行为,在MuJoCo MPC框架下实现了最高得分并保持真实姿态与平滑控制。

摘要:

我们使用MuJoCo MPC来解决最近提出的全身人形机器人控制基准HumanoidBench。我们发现,HumanoidBench的稀疏奖励函数在优化时会产生不理想且不真实的行为;因此,我们提出一组正则化项,以在各项任务中稳定机器人行为。目前在部分任务上的评估表明,我们提出的奖励函数能够在保持真实姿态和平滑控制信号的同时,取得最高的HumanoidBench得分。我们的代码已公开,并将成为MuJoCo MPC的一部分,从而支持机器人行为的快速原型开发。

英文摘要:

We tackle the recently introduced benchmark for whole-body humanoid control HumanoidBench using MuJoCo MPC. We find that sparse reward functions of HumanoidBench yield undesirable and unrealistic behaviors when optimized; therefore, we propose a set of regularization terms that stabilize the robot behavior across tasks. Current evaluations on a subset of tasks demonstrate that our proposed reward function allows achieving the highest HumanoidBench scores while maintaining realistic posture and smooth control signals. Our code is publicly available and will become a part of MuJoCo MPC, enabling rapid prototyping of robot behaviors.

机构、总结、中文摘要均由AI分析而来,可能存在错误,请以论文正文为准。

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