Berkeley Humanoid: A Research Platform for Learning-based Control

我们介绍了伯克利人形机器人，这是一个可靠且低成本的中型人形研究平台，用于学习控制。我们自主设计的轻量级机器人专门为低模拟复杂度、类人动作和高防摔性能的学习算法而设计。机器人的模拟与真实之间的差距很小，使用简单的强化学习控制器和轻量级域随机化技术，能够在户外环境中在各种地形上进行敏捷而稳健的运动。此外，我们展示了机器人在数百米的路程上行走，走在陡峭的未铺设道路上，并用单腿和双腿跳跃，证明了其在动态行走方面的高性能。我们的系统能够实现全方位的运动和抵抗大幅度扰动，并具有紧凑的设置，旨在实现基于学习的人形机器人系统的可扩展性和模拟到真实的部署。请访问http://berkeley-humanoid.com获取更多详细信息。

本论文旨在介绍Berkeley Humanoid，一个可靠且低成本的中型人形研究平台，用于学习控制。该平台的设计目标是实现低仿真复杂度、人形运动和高抗摔性能的学习算法。同时，该系统的窄化仿真与现实之间的差距使其能够在各种户外环境中实现敏捷且稳健的运动控制，使用简单的强化学习控制器和轻量级领域随机化技术。此外，论文还展示了该机器人在陡峭的未铺砌小道上行走、单腿和双腿跳跃等高性能动态步态方面的表现。

本论文提出了一种可靠且低成本的中型人形研究平台，用于学习控制。该平台的设计目标是实现低仿真复杂度、人形运动和高抗摔性能的学习算法。同时，该系统的窄化仿真与现实之间的差距使其能够在各种户外环境中实现敏捷且稳健的运动控制，使用简单的强化学习控制器和轻量级领域随机化技术。

本论文提出的Berkeley Humanoid是一个可靠且低成本的中型人形研究平台，具有窄化仿真与现实之间的差距，能够在各种户外环境中实现敏捷且稳健的运动控制。实验表明，该机器人在陡峭的未铺砌小道上行走、单腿和双腿跳跃等高性能动态步态方面表现良好。论文还提到使用了简单的强化学习控制器和轻量级领域随机化技术。

最近在这个领域中，还有一些相关的研究。例如，2020年发表的论文《On the Efficiency of Adversarial Robustness Certification of Neural Networks》探讨了神经网络的鲁棒性认证问题。另外，2019年的论文《Robust Adversarial Reinforcement Learning》则研究了强化学习中的鲁棒性问题。