Ziel des Wettbewerbs ist es, die Forschung im Bereich der robotischen athletischen Intelligenz gezielt voranzubringen. Die teilnehmenden Teams entwickeln eine globale Steuerungspolicy zur Lösung des sogenannten Swing-Up-Problems an einem unteraktuiertem Zwei-Gelenk-Robotersystem. Der Roboter soll aus beliebigen Ausgangszuständen in eine aufrechte Position überführt werden – zunächst in der Simulation, anschließend auf realer Hardware. Dabei ist auch eine robuste Ausführung gefordert, die externen Störungen standhält.
Der Wettbewerb richtet sich insbesondere an Studierende und Forschende aus den Bereichen Künstliche Intelligenz, Maschinelles Lernen, Reinforcement Learning, Optimale Regelung sowie angrenzenden Disziplinen.
Folgende Teams, die das Swing-Up-Problem bereits erfolgreich in der Simulation gelöst haben, wurden für die finale Phase ausgewählt:
- Team AR-EAPO – Korea University & Independent Researcher (Südkorea)
Average-Reward Maximum Entropy Reinforcement Learning for Global Policy in Double Pendulum Tasks - Team MC-PILCO – University of Padova (Italien) & Mitsubishi Electric Research Laboratories (USA)
Learning Global Control of Underactuated Double Pendulum with Model-Based Reinforcement Learning - Team NMPC – Universität Bremen & DFKI (Deutschland)
Real-Time Model Predictive Control for the Swing-Up Problem of an Underactuated Double Pendulum - Team AORRT – Rutgers University (USA)
PRACSYS Solution for 3rd AI Olympics @ ICRA 2025 - Team VIMPPI – KAIST (Südkorea) & Innopolis University (Russland)
Enhancing Model Predictive Path Integral Control with Variational Integration for Underactuated Systems
Die Gewinnerteams erhalten Preise in Höhe von insgesamt 2.500 US-Dollar und haben die Möglichkeit, ihre Ergebnisse auf der ICRA 2025 einem internationalen Fachpublikum zu präsentieren.
Weitere DFKI-Forschungsbeiträge auf der ICRA 2025:
Neben der Organisation des AI Olympics ist das DFKI Robotics Innovation Center mit folgenden wissenschaftlichen Papern auf der Konferenz vertreten:
Franek Stark, Jakob Middelberg, Dennis Mronga, Shubham Vyas, Frank Kirchner: Benchmarking Different QP Formulations and Solvers for Dynamic Quadrupedal Walking, Accepted at ICRA 2025, DOI: 10.48550/arXiv.2502.01329
Maximilian Albracht, Shivesh Kumar, Shubham Vyas, Frank Kirchner: Model Predictive Parkour Control of a Monoped Hopper in Dynamically Changing Environments, Accepted at RA-L with ICRA presentation, DOI: 10.1109/LRA.2024.3445668
Weitere Informationen zum Wettbewerb: https://ai-olympics.dfki-bremen.de
Kontakt:
Dr. Dennis Mronga
Robotics Innovation Center
Deutsches Forschungszentrum für Künstliche Intelligenz GmbH (DFKI)
E-Mail: dennis.mronga[at]dfki.de