Humanoid-Gym: Reinforcement Learning for Humanoid Robot with Zero-Shot Sim2Real Transfer

要約

Humanoid-Gym は、Nvidia Isaac Gym をベースとした使いやすい強化学習 (RL) フレームワークで、人型ロボットの移動スキルをトレーニングするように設計されており、シミュレーションから現実世界の環境へのゼロショット移行を重視しています。
Humanoid-Gym は、Isaac Gym から Mujoco までの sim-to-sim フレームワークも統合しており、これによりユーザーはトレーニング済みのポリシーをさまざまな物理シミュレーションで検証して、ポリシーの堅牢性と一般化を確保できます。
このフレームワークは、RobotEra の XBot-S (身長 1.2 メートルの人型ロボット) および XBot-L (身長 1.65 メートルの人型ロボット) によって、ゼロショットの sim-to-real 転送を備えた実世界環境で検証されます。
プロジェクトの Web サイトとソース コードは、https://sites.google.com/view/humanoid-gym/ でご覧いただけます。

要約(オリジナル)

Humanoid-Gym is an easy-to-use reinforcement learning (RL) framework based on Nvidia Isaac Gym, designed to train locomotion skills for humanoid robots, emphasizing zero-shot transfer from simulation to the real-world environment. Humanoid-Gym also integrates a sim-to-sim framework from Isaac Gym to Mujoco that allows users to verify the trained policies in different physical simulations to ensure the robustness and generalization of the policies. This framework is verified by RobotEra’s XBot-S (1.2-meter tall humanoid robot) and XBot-L (1.65-meter tall humanoid robot) in a real-world environment with zero-shot sim-to-real transfer. The project website and source code can be found at: https://sites.google.com/view/humanoid-gym/.

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