虚拟训练使用生成式人工智能来教机器人如何穿越现实世界的地形

Josiah02 · 发表于 4 天前

麻省理工学院计算机科学与人工智能实验室（CSAIL）、人工智能与基础交互研究所的机器人专家和工程师团队开发了一种生成式人工智能方法，用于教导机器人如何穿越地形并绕过现实世界中的物体。
该团队在arXiv预印本服务器上发表了一篇论文，介绍了他们的工作及其可能的用途。他们还在11 月 6 日至 9 日于慕尼黑举行的机器人学习会议 ( CORL 2024 ) 上介绍了他们的想法。
让机器人在现实世界中导航，有时需要教会它们即时学习，或者在现实环境中用类似机器人的视频训练它们。虽然这种训练在有限的环境中被证明是有效的，但当机器人遇到新事物时，它往往会失败。在这项新的努力中，麻省理工学院的团队开发了虚拟训练，可以更好地转化为现实世界。
这项工作涉及使用生成式人工智能和物理模拟器，让机器人在虚拟世界中导航，以此作为学习在现实世界中操作的手段。他们将该系统称为LucidSim，并用它来训练机器狗进行跑酷运动，跑酷运动要求玩家尽快穿越未知领域的障碍物。
该方法首先需要向 ChatGPT 提出数千个问题，让 LLM 描述各种环境，包括户外天气。接下来，ChatGPT 给出的描述被输入到 3D 地图系统，该系统使用这些描述（以及 AI 生成的图像和物理模拟器）生成视频，并为机器人提供要遵循的轨迹。
然后，机器人接受训练，在虚拟世界中穿越地形，并学习可以在真实环境中使用的技能。使用该系统训练的机器人学会了爬过箱子、爬楼梯以及处理遇到的任何问题。经过虚拟训练后，机器人在现实世界中接受测试。
研究人员使用配备网络摄像头的小型四足机器人测试了他们的系统。他们发现该系统的表现比传统方式训练的类似系统更好。该团队表示，系统的改进可能会带来一种训练机器人的新方法。

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