傳統的 AI 演算法,例如基因演算法和強化學習,通常需要大量的計算資源來有效地模擬現實世界的物理場景。雖然多核心處理技術已經取得了進展,但剛體動力學並行化的固有局限性導致了顯著的通信開銷,阻礙了簡單模擬的性能提升。
為了克服這些挑戰,本文介紹了一款名為 NeoPhysIx 的新型 3D 物理模擬器。通過採用創新的模擬範例並專注於基本的演算法元素,NeoPhysIx 實現了比即時模擬快 1000 倍以上的驚人速度。這種加速是通過策略性簡化實現的,包括點雲碰撞檢測、關節角度確定和摩擦力估計。
NeoPhysIx 的功效通過其在訓練一個具有 18 個自由度和六個傳感器的腿式機器人中的應用得到了證明,該機器人由一個進化基因程序控制。值得注意的是,在標準中端 CPU 的單核上僅用 9 小時即可模擬機器人半年的壽命,這突出了 NeoPhysIx 提供的顯著效率提升。這一突破為物理領域的加速 AI 開發和訓練鋪平了道路。
NeoPhysIx 採用了以下關鍵方法來實現逼真的行為和最小的計算量:
NeoPhysIx 經過精心設計,提供了一個全面且用戶友好的應用程序接口 (API),簡化了機器人模擬的過程。API 優先考慮直觀的設計原則,使研究人員和開發人員能夠有效地構建和操作虛擬機器人系統。
為了評估 NeoPhysIx 的功能和穩定性,我們應用了一個使用基因編程 (GP) 的優化場景。GP 的任務是進化一個緊湊的機器語言程序來控制一個六足步行機器人。指導這種進化的適應度函數很簡單:“盡可能走得更遠。”
本節介紹了我們對機器人壽命進行的廣泛評估的結果,涵蓋了大約六個月的模擬運行時間。在整個實驗過程中,模擬表現出顯著的穩定性,始終如一地為機器人代理產生有效的控制器。
本文提出了一種名為 NeoPhysIx 的新型物理模擬器,它結合了簡化但穩健的模擬原理。NeoPhysIx 的架構以及用於點雲碰撞檢測、關節角度確定和摩擦力估計等關鍵功能的方法已在前面幾節中進行了詳細描述。
雖然 NeoPhysIx 展現出巨大的潛力,但仍有幾個方面需要改進和擴展。一個重點領域是改進當前的摩擦模型,以提高其準確性和真實性。此外,結合模擬機器人-機器人碰撞的功能將顯著擴大應用範圍。
為了讓您了解 API 提供哪些命令來構建機器人,我們在此提供一個簡短的概述。
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