ASAP框架缩小机器人模拟与现实差距，精准动作转换突破53%误差

在机器人技术不断进步的今天，模拟环境与现实世界的契合度问题一直是一项重大挑战。近期，英伟达 GEAR 实验室与卡内基梅隆大学的研究人员共同推出了一项新框架——ASAP（Aligning Simulation and Real Physics），致力于缩小这一差距。该系统在降低机器人模拟与现实运动误差方面取得了显著成效，误差降低了约53%，相比现有技术具有显著优势。

ASAP 框架的操作流程分为两个阶段。首先，机器人在虚拟环境中接受训练，然后利用一种特殊模型来处理现实世界的差异。该模型能学习并调整虚拟与实际运动之间的差异，以实现更精确的动作转换。借助这一系统，机器人可以直接将如跳跃和踢腿等复杂动作从模拟环境转移到现实世界。

在实验中，研究团队采用了 Unitree G1人形机器人，成功展示了多种灵活的运动，例如超过一米的前跳。测试结果显示，ASAP 系统在运动准确性方面明显优于其他现有技术。为了展示该系统的潜力，研究人员甚至让机器人模仿著名运动员如克里斯蒂亚诺・罗纳尔多、勒布朗・詹姆斯和科比・布莱恩特的动作。然而，实验过程中也发现了一些硬件限制，机器人的马达在执行动态运动时经常过热，并且在数据收集过程中，有两台机器人发生了损坏。

研究团队表示，这只是一个起点。未来，ASAP 框架有望帮助机器人学习更自然、更丰富的运动。为了鼓励更多研究人员的参与，他们已经将代码公开发布在 GitHub 上，鼓励其他科研人员基于该框架进行进一步的探索和开发。

划重点:

🌟 研究团队开发的 ASAP 框架能减少机器人模拟与现实运动之间约53% 的误差。

🤖 通过在模拟环境中训练，再结合特殊模型，ASAP 可以有效调整机器人在现实中的运动表现。

🏀 测试中，机器人成功模仿多位运动明星的动作，但在实验过程中出现了硬件过热和设备损坏的问题。