Zobrazeno 1 - 5
of 5
pro vyhledávání: '"Kamat, Sarthak"'
Humanoid robots can, in principle, use their legs to go almost anywhere. Developing controllers capable of traversing diverse terrains, however, remains a considerable challenge. Classical controllers are hard to generalize broadly while the learning
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2410.03654
Autor:
Radosavovic, Ilija, Zhang, Bike, Shi, Baifeng, Rajasegaran, Jathushan, Kamat, Sarthak, Darrell, Trevor, Sreenath, Koushil, Malik, Jitendra
We cast real-world humanoid control as a next token prediction problem, akin to predicting the next word in language. Our model is a causal transformer trained via autoregressive prediction of sensorimotor trajectories. To account for the multi-modal
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2402.19469
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Autor:
Iriondo, Claudia, Liu, Felix, Calivà, Francesco, Kamat, Sarthak, Majumdar, Sharmila, Pedoia, Valentina
Publikováno v:
Journal of Orthopaedic Research; Jun2021, Vol. 39 Issue 6, p1305-1317, 13p