arXiv · Machine Learning· Chao Chen, Zhenrong Wang, Jilong Wang, Yusen Feng, Jiangran Lyu, Li Yi, He Wang·· 10 小时前AI 评分39
HumanoidNDM：通过人形神经动力学模型弥合运动跟踪的训练—部署差距
HumanoidNDM: Closing the Training-Deployment Gap of Motion Tracking via Humanoid Neural Dynamics Model
AI 导读
HumanoidNDM提出一种由真实世界训练的神经动力学模型驱动的在线微调框架，帮助人形机器人应对部署中的动力学差距。该方法采用带自适应强度的低频参考扰动、基于本体感知和历史信息的模型及反向传播策略微调，无需昂贵的动作捕捉系统；在Unitree G1上的验证表明，它能快速适应多种扰动，被称为首个面向人形跟踪策略的在线、无MoCap微调框架。
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