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HOVER

NVIDIA·CMU·UC Berkeley·UT Austin·UC San Diego · 2024-10

VA휴머노이드 전신 제어기미공개RL 정책

명령 모드·희소 마스크로 여러 제어 모드를 하나의 다중모드 전신 정책에 통합한다.

논문

HOVER: Versatile Neural Whole-Body Controller for Humanoid RobotsarXiv 2410.21229

개요

분류

휴머노이드 전신 제어기

유형

VA

발표

2024-10

기관

NVIDIA·CMU·UC Berkeley·UT Austin·UC San Diego

가중치 공개

미확인

파라미터

미공개 (MLP [512, 256, 128])

구조

백본 LLM

없음

비전 인코더

—

액션 헤드

관절 목표 (다중 모드 마스크) (RL 정책)

청크

미공개

제어 주기

미공개

구조 원문 요약

3층 MLP [512, 256, 128]; 학생은 최근 25스텝 고유감각 + 모드·희소 마스크(B(0.5) 샘플) → 관절 목표; 오라클 교사에서 DAgger 증류

학습

사전학습 가속기

RTX 4090 / RTX A6000 / L40 중 1장 (repo, Isaac Lab 2.0.0 재구현); 논문은 IsaacGym, GPU 미공개

사전학습 기간

교사 100,000 반복: RTX 4090 23.3시간 / A6000 52.8시간 / L40 44.6시간; 학생 10,000 반복: 0.27 / 0.50 / 0.49시간 (repo)

사전학습 스텝·배치

교사 100,000 반복 + 학생 10,000 반복(repo 표); 보통 50k~80k 반복이면 충분, 예시 1,024 env

GPU·TPU-시간

24 (환산 · RTX 4090-시간 (1 × (교사 23.3 h + 학생 0.27 h), repo 재구현 기준))

파인튜닝

해당 없음

데이터 종류

모션캡처

데이터 규모

H1 리타게팅 AMASS(부분집합 크기 미공개); 전체 리타게팅은 32코어 CPU로 최대 4일

주요 데이터셋

AMASS

태스크·평가

추적 오차·모드 전환 평가; 실기 서 있는 동작 시퀀스 20개

로봇

Unitree H1(19-DOF, 약 51.5 kg, 약 1.8 m)

추론

추론 장치·속도

제어 주기 미공개

추론 메모리

미공개

가중치 bf16 (계산)

미공개

실행 위치

미공개

강화학습 · 베이스

강화학습

사용 (RL 제어기 학습) · 오라클 RL 교사 → DAgger 학생 증류

베이스 제어

휴머노이드 보행 (RL 정책이 직접 구동) · 다중 모드 명령(루트 속도·높이·자세, 키포인트, 관절각) → 전신 19 DoF 관절 목표 출력, 실환경 전진 보행 시연

비고

핵심 특징

명령 모드·희소 마스크로 여러 제어 모드를 하나의 다중모드 전신 정책에 통합한다. repo 재구현은 단일 GPU에서 교사를 약 하루에 학습한다.

비고

학습 시간은 논문이 아니라 repo(Isaac Lab 2.0.0 재구현) 값. 코드 Apache 2.0, 체크포인트 미확인. 검증은 repo 값(학습 시간·env·반복)만 대상.

검증

확인