Workhorse论文提交修订版
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Workhorse论文提交修订版
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AI 综述
Songbo Hu等作者向arXiv提交了Workhorse论文的v2修订版，研究提出从不含机器人参与的人类演示中学习人形机器人的全身移动操作。系统由视觉规划器预测躯干、双腕和双足目标，再由全身强化学习跟踪器在机器人上执行。 研究在Unitree G1上展示了搬运箱子、接住抛来的箱子，以及推倒并攀爬行李箱；在演示房间的仿真环境中，搬箱成功率为77%，受到40 N·s推力时成功率为64%。
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最新进展10月12日 12:00
Workhorse：从人类数据学习稳健的人形机器人全身移动操作报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
10月12日
- arXiv · Machine LearningWorkhorse：从人类数据学习稳健的人形机器人全身移动操作
Workhorse从无需机器人参与的人类演示中学习人形机器人的全身移动操作，视觉规划器预测躯干、双腕和双足的目标，全身强化学习跟踪器在机器人上跟随这些目标。在真实 Unitree G1 上，系统展示了搬运箱子、接住抛来的箱子，以及推倒并攀爬行李箱等任务；在演示房间的仿真环境中，搬箱成功率为 77%，受到 40 N.s 推力时为 64%。
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还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。