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Figure RL 보행 제어기

Figure RL 보행 제어기 (Reinforcement Learning Walking)

Figure AI · 2025-03

VA휴머노이드 전신 제어기미공개RL 정책

물리 파라미터가 서로 다른 Figure 02 수천 대를 병렬 시뮬레이션해 수년치 시뮬 시연을 몇 시간 만에 학습한다.

논문

논문 없음

개요

분류

휴머노이드 전신 제어기

유형

VA

발표

2025-03

기관

Figure AI

가중치 공개

아니오

파라미터

미공개

구조

백본 LLM

없음

비전 인코더

—

액션 헤드

kHz급 토크 피드백 제어 (RL 정책)

청크

미공개

제어 주기

미공개

구조 원문 요약

RL로 학습한 end-to-end 신경망(종류 미공개); 로봇에서 kHz급 토크 피드백 제어

학습

사전학습 가속기

미공개 (GPU 가속 시뮬, 이름 미공개)

사전학습 기간

'몇 시간'(수년치 시뮬 시연)

사전학습 스텝·배치

미공개 (Figure 02 수천 대 병렬 시뮬)

GPU·TPU-시간

미공개

파인튜닝

미공개

데이터 종류

시뮬레이션·합성

데이터 규모

사람 보행 참조 궤적 + 병렬 시뮬 경험(규모 미공개)

주요 데이터셋

미공개

태스크·평가

Figure 02 10대가 같은 RL 신경망으로 보행

로봇

Figure 02

추론

추론 장치·속도

로봇에서 kHz급 토크 피드백 제어

추론 메모리

미공개

가중치 bf16 (계산)

미공개

실행 위치

온보드

강화학습 · 베이스

강화학습

사용 (RL 제어기 학습) · 시뮬레이션 RL로 학습한 end-to-end 보행 신경망

베이스 제어

휴머노이드 보행 (RL 정책이 직접 구동) · RL 정책이 Figure 02 보행을 직접 제어 (시뮬 RL 학습, 출력은 kHz 토크 폐루프로 실행)

비고

핵심 특징

물리 파라미터가 서로 다른 Figure 02 수천 대를 병렬 시뮬레이션해 수년치 시뮬 시연을 몇 시간 만에 학습한다. 도메인 랜덤화로 실기에 옮기며, Figure 02 10대가 같은 RL 신경망으로 걷는다.

비고

Helix와 별개인 2025년 보행 제어기. 시뮬레이터·네트워크 종류·GPU 미공개. 블로그 2025-03-25. 검증 파일 대상 아님.

검증

미검증