"盲眼"机器人30秒跑酷首秀惊艳华人学者领衔

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2025-10-07 | 来源: 量子位 | 有0人参与评论 | 字体: 放大缩小 | 收藏 | 打印

OmniRetarget使强化学习策略能够在复杂环境中学习长时程的“移-操一体”（loco-manipulation）技能，并实现从仿真到人形机器人的零样本迁移。

网友表示：又能跑酷、还能干活，这不比特斯拉的擎天柱强10倍？

接下来，让我们一起看看他们是怎么做到的吧！

基于交互网格的动作重定向方法

总的来说，OmniRetarget是一个开源的数据生成引擎，它将人类演示转化为多样化、高质量的运动学参考，用于人形机器人的全身控制。

与通常忽略人-物体/环境之间丰富的交互关系的动作重定向方法不同，OmniRetarget通过一个交互网格（interaction mesh）来建模机器人、物体和地形之间的空间和接触关系，从而保留了必要的交互并生成运动学可行的变体。

此外，保留任务相关的交互使得数据能够进行高效的数据增强，进而从单个演示推广到不同的机器人本体、地形和物体配置，以减少不同变体的数据收集成本。

在与其他动作重定向方法的对比中，OmniRetarget在所有关键方面：硬约束、物体交互、地形交互、数据增强表现出了全面的方法优势。