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ExBody2

UC San Diego·UC Berkeley·MIT · 2024-12

VA휴머노이드 전신 제어기미공개RL 정책

추적 오차 임계값 τ* = 0.150으로 학습 모션을 자동 선별해 표현력 있는 전신 동작을 추적한다.

논문

ExBody2: Advanced Expressive Humanoid Whole-Body ControlarXiv 2412.13196

개요

분류

휴머노이드 전신 제어기

유형

VA

발표

2024-12

기관

UC San Diego·UC Berkeley·MIT

가중치 공개

미확인

파라미터

미공개 (학생 MLP [1024, 1024, 512])

구조

백본 LLM

없음

비전 인코더

—

액션 헤드

관절 PD 목표 (RL 정책)

청크

미공개

제어 주기

50 Hz (저수준 500 Hz)

구조 원문 요약

MLP: 교사 actor·value [512, 256, 128], 학생 [1024, 1024, 512], 고유감각 이력 10; 모션 목표 + 고유감각 → 관절 PD 목표, 정책 50 Hz·저수준 500 Hz

학습

사전학습 가속기

미공개 (IsaacGym)

사전학습 기간

미공개

사전학습 스텝·배치

미공개 (env 수 미공개)

GPU·TPU-시간

미공개

파인튜닝

해당 없음

데이터 종류

모션캡처

데이터 규모

CMU 모션캡처 1,919 시퀀스(선별 전); 선별 후 크기 미공개

주요 데이터셋

CMU motion capture

태스크·평가

MPKPE·MPJPE 추적 오차를 기준선 4개와 비교

로봇

Unitree G1(23 DoF)

추론

추론 장치·속도

정책 50 Hz, 저수준 500 Hz, 통신 지연 18~30 ms; 온보드 Jetson Orin NX

추론 메모리

미공개

가중치 bf16 (계산)

미공개

실행 위치

온보드 (Jetson Orin NX)

강화학습 · 베이스

강화학습

사용 (RL 제어기 학습) · RL 교사(특권 정보, actor-critic) → 학생 증류

베이스 제어

휴머노이드 보행 (RL 정책이 직접 구동) · 전신 키포인트·루트 속도 목표를 추적해 다리 포함 23차원 관절 PD 목표 출력 (보행·웅크리기·춤)

비고

핵심 특징

추적 오차 임계값 τ* = 0.150으로 학습 모션을 자동 선별해 표현력 있는 전신 동작을 추적한다. Jetson Orin NX 온보드로 구동한다.

비고

선별 오차 e(s) = 0.1·E_key + 0.9·E_dof (extraction). 검증 파일 대상 아님.

검증

미검증