机器人新进展：仿真与现实的完美结合

一种先进的机器人，它能够模仿C罗的庆祝动作、詹姆斯的篮球动作等多种高难度动作，还可以跳APT舞、完成立定跳远等。同时阐述了ASAP模型采用的“真实 - 仿真 - 真实”方法，ASAP框架的四个具体步骤以及它的意义，包括解决动力学不匹配问题等，还提到了相关人员的观点和畅想，以及网友对未来机器人运动赛事的期待。此外介绍了为促进不同仿真器平滑迁移而发布的HumanoidVerse框架。

有这样一种令人惊叹的机器人，它简直像是一个全能的运动健将。

它能够摇身一变成为足球巨星C罗，熟练地做出标志性的庆祝动作“siu”等。这一动作的完成，仿佛让我们看到了C罗本人在球场上的风采，而现在却是由一个机器人来呈现，实在是让人觉得新奇又兴奋。

它还会模仿像詹姆斯这样的篮球巨星，做出拉伸、胯下运球等一系列篮球动作。那流畅的动作，就好像是詹姆斯的“弟子”在认真地练习着师傅的绝技，每一个动作都有模有样。

这个紧跟潮流的机器人，甚至还能跳上一段APT舞呢。那灵动的舞步，展示出它不仅仅能在传统的体育项目动作上有所建树，在流行的舞蹈领域也能轻松驾驭。

除此之外，它还有更多令人惊叹的技能。例如，它可以完成1.5米立定跳远、侧边跳跃、踢腿等众多高难度动作。这些动作对于人类来说可能都需要经过长时间的训练才能完成，而机器人却能轻松做到，这无疑展现了其强大的性能。

英伟达高级研究科学家Jim Fan激动地谈到，我们在网上看到的多数机器人演示视频都是经过加速处理的，而他们的团队则特意放慢动作速度，这样做的目的是为了让公众能够清楚地观赏到机器人每个流畅的动作细节。这一做法无疑是非常贴心的，让我们能够更好地了解机器人的实际能力。

Jim Fan还介绍说，ASAP模型采用了一种非常独特的“真实 - 仿真 - 真实”方法。具体的操作是这样的，团队首先将预训练策略部署到实体机器人上进行数据采集，然后在仿真环境中回放动作记录。虽然在回放的过程中必然会产生偏差，但这些偏差却成为了修正物理差异的关键数据源。通过额外的神经网络来学习这些差异参数，从本质上来说，这就是对传统物理引擎进行“动态校准”，如此一来，机器人就能够依托GPU的并行计算能力，在仿真环境中获得近乎真实的大规模训练体验。

Jim Fan还充满畅想地说，到了2030年，人形机器人奥运会肯定会是一场极为盛大的赛事。那时候，我们或许能看到各种各样的机器人在赛场上展现它们的风采，进行激烈的角逐。

不少网友也在评论区热烈地讨论着，他们满怀期待地希望在将来能够看到机器人拳击大赛、机器人篮球联赛等精彩的赛事。这些赛事如果真的能够举办，那将会是科技与体育的完美结合，给观众带来全新的视觉体验。

CMU助理教授、论文共同作者Guanya Shi介绍，ASAP框架分为两个阶段。第一阶段是预训练一个基于相位的动作跟踪策略，目的是为了在仿真中模仿人类动作。第二阶段则是在现实世界中执行该策略以收集数据，然后学习一个残差动作模型来补偿动力学不匹配，最后用学习到的残差模型对预训练策略进行微调。

他还解释说，ASAP不仅适用于仿真到现实的迁移，它还提供了一个通用框架来对齐训练和部署环境中的物理特性。

为了促进不同仿真器之间的平滑迁移，团队还发布了HumanoidVerse，这是一个多仿真器人形机器人学习框架。这个框架能够将仿真器、任务和算法分离并模块化，这样在不同仿真器和任务之间切换时，只需要花费最小的工作量就可以完成。

论文共同一作、CMU机器人研究所（CMU RI）的硕士生张远航提到，real2sim2real不需要像sim2real那样进行无休止的动作调整，它能够弥补sim2real的差距，从而让机器人能够模仿许多类人的敏捷动作。这无疑是在机器人动作模仿方面的一个重大进步。

ASAP框架具体有以下四个步骤：

1、运动跟踪预训练与真实轨迹收集：首先从真人视频中提取动作，然后将这些动作重定向到机器人上，预训练多个运动跟踪策略，从而生成真实世界的运动轨迹。这一步骤为机器人能够准确模仿人类动作奠定了基础。

2、Delta动作模型训练：基于已经获取的真实世界轨迹数据，来训练Delta动作模型，这样做的目的是缩小仿真状态与真实世界状态之间的差异。通过这一步骤，机器人在仿真和真实环境中的动作表现会更加接近。

3、策略微调：当Delta动作模型训练完成之后，把它集成到仿真器中，使得仿真器能够匹配真实世界的物理特性，随后对之前预训练的运动跟踪策略进行微调。这一步骤进一步优化了机器人的动作策略。

4、真实世界部署：最后在真实环境中部署经过微调后的策略，这个时候就不再需要Delta动作模型了。这一系列的步骤使得机器人能够在真实环境中做出高度类人的敏捷动作。

ASAP框架的提出，为缩小sim2real之间的差距提供了全新的思路，并且有效地解决了动力学不匹配的问题。它让机器人能够做出高度类人的敏捷动作，同时还显著降低了运动跟踪误差。另外，ASAP是完全开源的，这一特性有望加速相关技术的研究与应用，推动机器人技术不断向前发展。

一款功能强大的机器人及其背后的ASAP模型和框架。机器人能模仿众多体育明星动作和完成多种高难度动作，ASAP模型采用独特方法助力机器人动作，ASAP框架分四个步骤实现优化，该框架解决了sim2real差距和动力学不匹配问题，且ASAP开源有助于相关技术发展，还提到人们对未来机器人运动赛事的期待。