GalaxyGeneralRobotics/Humanoid-GPT

何を解決するか

Humanoid-GPTは、従来のヒューマノイドモーショントラッキングの限界に対処します。これは、浅いモデルと小さなデータセットに依存する傾向があり、ロボットの機動性と新しい動きへの一般化能力の間にトレードオフが生じることが多いです。このプロジェクトはゼロショットモーショントラッキングを可能にし、新しいタスクごとに特定のファインチューニングを必要とせずに、ヒューマノイドロボットが任意の未確認の動きを実行できるようにします。

動作方法

システムは、可変長のモーションシーケンスを処理できるようにするため、Rotary Position Embeddings (RoPE) を搭載したGPTスタイルの因果Transformerアーキテクチャを使用しています。20億フレームのモーションデータで大規模に事前学習されており、さまざまなモーションキャプチャ（mocap）データセットと社内記録を統合して構築されています。モデルはUnitree G1ヒューマノイドロボット（29自由度）向けに最適化されており、効率的な評価と学習のためにMuJoCo-MJXを用いたGPU加速シミュレーションが利用されています。

対象ユーザー

このプロジェクトは、特にUnitree G1プラットフォームや同様の高自由度ヒューマノイドシステムを使用している、全身制御に関するロボット研究者やエンジニア向けに設計されています。

特徴

• 数十億スケールの学習: 20億フレームのモーションフレームのコーパスで事前学習。
• ゼロショット一般化: 追加の学習なしに未確認の動きをトラッキングできる能力。
• GPTスタイルアーキテクチャ: 可変シーケンス処理に適した因果TransformerとRoPEを採用。
• ハードウェア対応: Unitree G1用のデプロイモジュールを含み、オンボードのJetson Orinサポートも提供。