本研究では、大規模な人間の動作データを利用して、Reinforcement Learningフレームワークで全身制御ポリシーを学習し、人間らしい動きを実現する手法が提案されています。この手法は、シミュレーションとSim2Real転送で訓練されたポリシーが、異なるスタイルで歩行したり、人間と握手したり、踊ったりすることができることを示しています。また、大規模な運動データセットから学ぶことがポリシー探索や堅牢性向上にどのように役立つかも明らかにされています。さらに、他のアプローチと比較して本手法が優れていることも示されており、豊富なトレーニングデータセットから学ぶことの重要性が強調されています。
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by Xuxin Cheng,... : arxiv.org 03-07-2024
https://arxiv.org/pdf/2402.16796.pdfDaha Derin Sorular