#ASAP

8:22ロボット拡散指数 33

人型ロボットの敏捷性を引き出す「ASAP」、Unitree G1で全身動作を実証

2025年、研究チームはシミュレーションと実環境の物理ギャップを克服する2段階フレームワーク「ASAP」を発表した。シミュレーション事前学習と実機から得た残差アクションモデルを組み合わせ、Unitree G1ロボットで高精度かつ俊敏な全身動作の制御に成功している。