傅利叶利用 NVIDIA Isaac Gym 训练适用于现实场景的人形机器人-iCEasy商城

本文和傅利叶研究团队合作完成。

训练人形机器人在需要高度交互性与适应性的领域作业，比如科学研究、医疗保健和制造业等，非常具挑战性且资源消耗很大。

总部位于上海的机器人公司傅利叶正在努力在该领域取得突破，开发先进的人形机器人，使其能够融入对精准度和灵活性要求极高的真实应用场景。

傅利叶于去年 9 月底宣布推出 GR-2，扩展了其 GRx 人形机器人系列。相较于上一代 GR-1（全球首款量产人形机器人），GR-2 进行了硬件设计升级，具备更强的适应性、更先进的灵活性，以及类似人类的活动范围。

利用 NVIDIA Isaac Gym

开发人形机器人 GR-2

为了开发和测试 GR-2，傅利叶团队采用了 NVIDIA Isaac Gym（现已弃用）进行强化学习。他们目前正在将其工作流迁移到 NVIDIA Isaac Lab，这是一个开源的模块化机器人学习框架，旨在简化机器人适应新技能的过程。

从仿真到真实的学习已成为机器人技术的关键，特别是对于坐下、起身甚至跳舞等复杂动作而言。借助 Isaac Gym，傅利叶能够实现对真实场景的仿真，最大限度地减少测试和维护的时间和成本。

团队仿真了复杂的多机器人场景和真实环境，从而增强了 AI 决策的鲁棒性，并提升了机器人在不可预测环境中的实际表现。傅利叶还利用 Isaac Gym 对抓取算法进行预训练，在实际部署前，对成功率进行仿真测算。这种方法显著减少了真实世界中的试错，节省了时间和资源。

通过优化 AI，

为真实世界的机器人应用赋能

在训练 GR-2 完成从地面躺姿到站立的动作时，傅利叶对在不同高度完成任务所需的物理条件进行了仿真。通过复制 GR-2 模型，他们测试了该模型在各种设置下的表现，并在约 15 小时内完成了 3,000 次迭代，与传统训练方法相比，时间显著缩短。当直接将模型应用于 GR-2 的物理控制时，模型的动作张量成功率达到了 89%。