展现极致表演魅力 科技与自然艺术的结合
一、人形机器人的惊艳表现
只见“科比”后仰跳投，在赛场上大杀四方。
“C罗”和“詹姆斯”也纷纷展示了自己的招牌庆祝动作。
这些动作并非仅仅是简单的模仿，人形机器人还展示了侧跳、前跳、前踢、右踢等高难度动作。
更令人惊艳的是，它还能跳出APT舞蹈，节奏感强烈，非常嗨皮。
这些表现无疑展示了人形机器人的高度灵活性和运动能力。
二、人形机器人的技术魔法——ASAP模型
那么，能够成为“机器人界的科比”，究竟是用了什么魔法？这一切的魔法来自于CMU（卡内基梅隆大学）和英伟达的研究团队提出的ASAP（Aligning Simulation and Real Physics）模型。
这是一个“real2sim2real”模型，能让人形机器人掌握非常流畅且动感的全身控制动作。
ASAP模型包含两大阶段：预训练和后训练。
在预训练阶段，通过重定向的人体数据，在仿真环境中预训练运动跟踪策略。
在后训练阶段，将这些策略部署到现实世界，并收集真实世界数据，训练一个delta动作模型，来弥补动力学差异。
ASAP把这个delta动作模型集成到仿真器中，对预训练策略进行微调，使其与现实世界的动力学更匹配。
英伟达高级研究科学家JimFan表示，他们通过RL（强化学习）让人形机器人成功模仿C罗、詹姆斯和科比！这些神经网络模型，正在英伟达GEAR实验室的真实硬件平台上运行。
一直以来，sim2real是实现空间与具身智能的主要路径之一，被广泛应用在机器人仿真评估当中。
而real2sim2real直接打破了繁琐的动作微调的难题，弥合sim2real的差距，让机器人能够敏捷地模仿各种类人的动作。
三、ASAP模型的技术细节与优势
现有的仿真环境和现实世界的动力学差异导致人形机器人实现敏捷协调的全身运动存在巨大挑战。
现有方法如系统识别（SysID）和域随机化（DR）虽然有所成果，但仍存在参数调整繁琐、策略过于保守或动作不够敏捷的问题。
ASAP模型的出现解决了动力学不匹配问题，实现了敏捷的人形机器人全身动作。
ASAP模型的具体步骤如下：在仿真环境中进行预训练，让人形机器人掌握基本的运动技能。
将预训练的模型部署到现实世界中，收集真实世界数据，训练delta动作模型。
这个模型能够弥补仿真环境和现实世界的动力学差异。
最后，将delta动作模型集成到仿真器中，对预训练策略进行微调，以提高人形机器人在现实世界的运动性能。
四、展望未来
ASAP模型为人形机器人的发展指明了方向，展现了许多以前很难做到的高难度动作的潜力。
随着技术的不断进步，人形机器人在未来可能会实现更加复杂的动作和技能。
有网友期待地表示，真想看看它们打拳击的表现。
JimFan也对此畅想道，2030年的人形机器人奥运会一定会是一场盛宴！
五、总结
本文通过介绍人形机器人的惊艳表现和技术魔法——ASAP模型，带领读者了解了人形机器人的最新进展和技术细节。
ASAP模型的出现解决了仿真环境和现实世界的动力学差异问题，让人形机器人能够掌握流畅且动感的全身控制动作。
随着技术的不断进步，人形机器人在未来可能会实现更加广泛的应用和突破。
让我们共同期待人形机器人奥运会的到来！
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