Pulcino
Laboratorio interattivo
Palestra di Pulcino
Il training gira in background sul server e conserva i progressi su disco. Qui segui il job e metti alla prova il risultato con spinte, palline e terreno variabile.
Training persistente sul server
Leggo i progressi salvati…
Il server allena l’equilibrio in MuJoCo con due processi. Salva i checkpoint a ogni iterazione e riprende dopo un riavvio. Puoi chiudere questa pagina: il job continua sul Mac.
Il replay Rapier è una verifica separata: il punteggio MuJoCo non si confronta direttamente con quello del browser. I risultati restano sperimentali.
Prova interattiva del risultato
Caricamento del simulatore…
Banana di riferimento: lunghezza 18 cm. Le caselle del pavimento misurano 5 cm.
Contatti con il terreno…
Le spinte manuali agiscono sulla prova visibile e non alterano i punteggi dell’allenamento. Ogni lancio manuale parte da una posizione casuale. Il terreno selezionato modifica solo la prova 3D; il job server attuale usa piano e spinte casuali.
La camminata imparata
Il risultato principale viene salvato sul server e caricato automaticamente in questa pagina. Il job MuJoCo valuta la stabilità sotto perturbazioni. Rapier e MuJoCo sono simulatori diversi: un buon punteggio qui non garantisce una camminata sul robot.
| Parametro | Ampiezza / frequenza | Fase | Offset |
|---|
Carica il file dalla web app del robot dopo la calibrazione. Inizia con il robot sostenuto sopra un tappeto.
Invio diretto sulla rete locale
Da GitHub Pages (HTTPS) l’invio a un robot HTTP è bloccato dal browser. Scarica il file e caricalo nella pagina del robot. Un invio senza CORS non può confermare che il robot abbia accettato il file.
Allenare una politica reattiva
Questa Palestra cerca parametri CPG e guadagni IMU. Per una rete neurale che reagisca alle perturbazioni, MuJoCo include già spinte casuali sul torso. Puoi allenare la stabilità da fermo con:
python train_ars.py --cmd fermo --iters 1000 --workers 4Il firmware attuale, dopo Stop, mantiene una posa statica. Non esegue ancora una politica di equilibrio continuo da fermo: prima di trasferire questa modalità al robot serve integrare un controllo attivo dedicato.
Passare a MuJoCo
Per allenamenti riproducibili, esportazione della rete neurale e controllo dei segni, segui la guida all’apprendimento e il README del training. Camera, microfono e speaker si controllano dalla web app; il Nido gestisce ospiti e autonomia.