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ASAP是专注于人形机器人全身敏捷技能学习的技术框架网站,核心定位是解决机器人模拟训练与现实物理环境的动态匹配问题。核心功能包括两阶段训练框架搭建、运动跟踪策略预训练、残差动作模型训练、复杂环境适应性测试等,可帮助相关技术从业者降低人形机器人技能落地的现实适配成本。目标用户覆盖机器人研发工程师、高校自动化方向研究人员、人形机器人企业技术团队等,适用于人形机器人运动技能开发、复杂动态场景机器人适配测试、机器人控制算法迭代优化等场景。
注册并登录平台账号,根据自身研发需求选择对应的训练场景模板,也可选择自定义场景完成基础配置,确认后进入项目管理界面。
上传预训练需要的动作轨迹数据集、模拟环境物理参数,启动运动跟踪策略预训练任务,可实时查看训练进度和损失值变化。
预训练完成后,上传现实场景采集的机器人运动误差数据、真实环境物理参数,启动残差动作模型的训练任务。
两个阶段的模型训练完成后,将组合模型导入平台的测试模块,选择对应的动态测试场景,启动适配性测试获取完整测试报告。
测试结果符合预期后,根据所用机器人的硬件配置选择导出格式,完成模型导出后即可导入机器人控制终端完成部署。
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