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Présentation de l'architecture du robot humanoïde OmniXtreme : l'adaptation du flux permet de relever les défis liés aux mouvements hautement dynamiques
Unitree a officiellement publié et mis en open source son architecture de contrôle des mouvements pour robots humanoïdes, baptisée OmniXtreme, accompagnée d’un article technique rédigé par son fondateur, Wang Xingxing. Cette architecture apporte une réponse complète aux défis liés à la perte de fidélité des mouvements et à l’instabilité physique lors de l’exécution de vastes bibliothèques de mouvements dans des environnements hautement dynamiques, tels que les spectacles sur scène pour robots humanoïdes.
L'architecture OmniXtreme utilise un cadre d'entraînement en deux étapes. La première étape, le pré-entraînement évolutif basé sur les flux, synthétise des compétences complexes et hautement dynamiques — notamment les sauts périlleux arrière, les arts martiaux et la danse de rue — issues de diverses stratégies d'experts en un modèle unifié. Elle apprend les trajectoires de mouvement grâce à la correspondance de flux générative, surmontant ainsi efficacement les conflits de gradient typiques de l'apprentissage par renforcement multitâche. La deuxième étape, le post-entraînement tenant compte de l'actionnement, intègre un apprentissage par renforcement résiduel et une modélisation détaillée de l'enveloppe couple-vitesse. Cela permet au robot d'ajuster de manière autonome ses actions en fonction des limites physiques des moteurs en temps réel et de la dynamique de la puissance régénérative.
Les résultats expérimentaux indiquent que cette architecture a atteint un taux de réussite de 96,36 % pour les sauts périlleux arrière sur la plateforme matérielle Unitree G1, avec une latence d'inférence de bout en bout réduite à 10 millisecondes. La publication en open source d'OmniXtreme met non seulement en évidence la forte évolutivité de la technologie de correspondance de flux dans l'IA incarnée, mais marque également un tournant pour les robots humanoïdes, qui passent de la reproduction de compétences isolées à la possession d'une mobilité générale de haute fidélité. Elle établit un cadre technique crucial permettant à l'industrie de développer des systèmes de contrôle robustes dans des environnements réels complexes.
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