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From cartwheels to backflips, motion-imitation framework teaches three robots dynamic movements
3줄 요약
- RAI 인스티튜트와 보스턴 다이내믹스 연구진이 동작 시연을 로봇 제어 정책으로 옮기는 ZEST 프레임워크를 제시했습니다.
- 이 프레임워크는 유니트리 G1, 아틀라스, 스폿에 시뮬레이션에서 학습한 동작을 직접 이전했습니다.
- 연구진은 걷기와 구르기, 물구나무, 춤과 같은 전신 동작을 여러 로봇 형태에서 재현했다고 보고했습니다.
RAI 인스티튜트와 보스턴 다이내믹스 연구진은 사람의 동작 캡처, 단일 카메라 영상, 컴퓨터 애니메이션을 로봇 제어 정책으로 바꾸는 ZEST를 사이언스 로보틱스에 발표했습니다. 연구진은 영상에서 추출한 동작을 3차원으로 복원하고 로봇의 신체 비율에 맞춰 조정한 뒤 각 기술별 정책을 학습했습니다. 그 결과 유니트리의 G1 휴머노이드와 보스턴 다이내믹스의 아틀라스, 스폿에서 시뮬레이션으로 훈련한 정책을 하드웨어에 직접 이전했습니다. 연구진은 휴머노이드가 걷기, 조깅, 구르기, 기기, 물구나무, 카트휠, 브레이크댄스 같은 복합 전신 동작을 재현했다고 설명했습니다.
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