輝達（Nvidia）GEAR實驗室與卡內基美隆大學攜手開發「ASAP」架構（Aligning Simulation and Real Physics，對齊模擬與真實物理技術），目的在縮小機器人在虛擬環境與現實世界間的運動差距，提升人形機器人的動作敏捷度。
輝達（Nvidia）GEAR實驗室與卡內基美隆大學攜手開發「ASAP」架構（Aligning Simulation and Real Physics，對齊模擬與真實物理技術），目的在縮小機器人在虛擬環境與現實世界間的運動差距，提升人形機器人的動作敏捷度。專家指出，「ASAP」讓機器人開發者能夠先在模擬環境中進行訓練，再通過專用模型進行微調，使機器人更適應現實世界變化。根據第一波測試結果，「ASAP」成功將機器人虛擬與現實運動的誤差縮小了53%。
輝達GEAR實驗室與卡內基美隆大學攜手開發「ASAP」架構，目的在縮小機器人在虛擬環境與現實世界間的運動差距，提升人形機器人的動作敏捷度。（圖／取自輝達官網）助力模仿體育明星動作
「ASAP」系統首波應用於中國宇樹科技的人形機器人G1測試中。研究團隊讓G1機器人進行各種高難度動作，包括向前跳躍超過1公尺，結果顯示經「ASAP」訓練的機器人運動準確性明顯提升，能夠流暢執行跳躍、踢腿等複雜動作。此外，研究團隊還讓機器人模仿葡萄牙球星C羅、美國NBA球星LeBron James與Kobe Bryant的運動姿態，展示了「ASAP」技術對高階運動控制的潛力。
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硬體限制仍待克服
雖然「ASAP」技術成功縮小虛擬與現實之間的運動落差，但輝達GEAR實驗室仍面臨機器人硬體的挑戰。研究人員發現，機器人的電機在高速動作過程中容易過熱，並且在數據收集過程中，兩台機器人頻繁損壞，顯示現有機械設計仍需改進以適應更高強度的運動模式。
開源技術推動發展
團隊強調，「ASAP」技術只是機器人運動進化的起點，未來將進一步提升，使機器人能夠執行更自然、更靈活的動作，更好地適應真實環境。此外，輝達與卡內基美隆大學已將「ASAP」程式碼開源至GitHub，供全球研究人員使用，促進機器人運動控制技術的發展。
資料來源：B.C.、The Decoder
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