神经动力学推动牛顿市机器人开发

神经动力学推动牛顿市机器人开发 - Blockchain.News

神经机器人动力学（NeRD）正在通过解决经典分析动力学模型的局限性，革新机器人领域。据NVIDIA介绍，NeRD的创新方法即使在复杂的、接触丰富的环境中也能在机器人仿真中实现更准确和稳定的预测。

理解NeRD

NeRD是一种神经仿真框架，用于预测机器人等关节刚体与其环境相互作用的未来状态。该框架利用可微模型在各种任务和环境中进行泛化，有效缩小了仿真和现实应用之间的差距。

与传统的任务专用模拟器不同，NeRD可以作为物理引擎如牛顿中的即插即用后端使用，允许团队在不彻底改革现有策略学习环境的情况下更换物理求解器。这种适应性对于通过仿真和现实体验不断改进机器人动力学至关重要。

NeRD以其两个主要创新脱颖而出：混合预测框架和以机器人为中心的输入参数化。通过替换传统模拟器的时间积分组件，NeRD利用中间仿真量准确高效地发展机器人动力学。这种方法防止了对特定任务的过拟合，增强了模型的泛化能力。

以机器人为中心的参数化将状态和接触相关输入转换为机器人的基本框架，允许在新空间位置进行可靠预测。这提高了模型的长时间预测准确性，这是复杂机器人任务所必需的。

NeRD模型通过任务无关的方法进行培训，收集大量仿真数据以确保模型训练的稳健性。培训完成后，这些模型可以集成到模块化物理引擎如牛顿中，作为现有分析动力学和接触求解器的可互换求解器。

这种集成促进了现有策略学习环境的重用，并激活了NeRD作为新的物理后端，简化了开发人员的流程。

通过NeRD训练机器人，提高了仿真的稳定性、准确性和泛化能力，显著加速了策略学习并缩小了从仿真到现实的差距。这种能力实现了零次仿真到现实的传输，如与各种机器人模型的示范所示，在从仿真到现实场景过渡时确保性能损失最小。

展望未来，开发复杂现实世界动力学的神经仿真器仍然是一个有前景的研究领域。未来的方向包括为更复杂的机器人学习神经仿真器，从部分可观测数据中微调，并扩展到机器人操作任务。

随着机器人领域的发展，NeRD为开发高度适应性和精确的机器人系统提供了可扩展的解决方案，为更通用的机器人应用铺平了道路。

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