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#宇树

今日 2 条
今天10月1日周四
  1. arXiv cs.RO62

    基于运动策略的人形机器人足球:多方向踢球技能库的任务门控强化学习

    研究提出一种倒置的堆叠方式,先训练通用的指令条件化运动策略作为底层,再在其上叠加 N 个运动引导的踢球技能作为任务门控层,使可达步态空间由运动课程而非参考片段决定。

    推荐理由:论文把运动策略作为底层、踢球技能作为任务门控层,并给出多方向射门与地形、推力恢复的评测结果。

  2. arXiv cs.RO66

    Fiatlux:面向人形机器人爬梯与换灯泡的长时程基准

    Fiatlux 是一个基于 NVIDIA Isaac Lab 的长时程基准,让 Unitree G1 人形机器人在一个回合内把梯子放到天花板或墙壁灯具下、爬梯、把灯座里的旧灯泡换成新灯泡,并把旧灯泡放进回收箱。

    推荐理由:Fiatlux 把爬梯与换灯泡合成一个长时程基准,并给出十二个子任务与三类基线,可供人形操作评测参考。

9月30日周三
  1. qbitai74

    斯坦福 HomeBody 让 GPT-6 Astra 调度宇树 G1 收拾厨房

    斯坦福团队项目 HomeBody 让 GPT-6 Astra 接入宇树 G1,在陌生厨房中按语言指令收拾物品、丢纸盒并从抽屉取药。系统先让 G1 探索建图,再由 Astra 作为 Real2Sim 智能体在 Isaac Sim 中重建数字厨房,之后由 Astra 调用导航、抓取、放置、开抽屉等可复用技能,底层用预训练 AMO 控制策略协调行走与操作。

  2. arXiv cs.RO62

    受被动动态行走启发的动力学引导方法提升人形机器人行走能效

    该论文提出一种受被动动态行走(PDW)启发的框架,在训练早期用倾斜重力场辅助矢状面行进,并在正式动力学优化前移除全部 PDW 引导,无需参考轨迹、步态相位或接触时序。

    推荐理由:论文给出一种受被动动态行走启发的训练引导方法,并报告了在 29 自由度 Unitree G1 上的能耗与真机结果。

9月10日周四
8月19日周三
  1. HF blog78

    NeDM Study 4 数据集发布:宇树 Go2 在 CRM 颗粒地形上的神经降维动力学复现材料

    Hugging Face 上发布 NeDM Study 4 数据集,包含宇树 Go2 在 Chrono CRM 颗粒地形(SPH 颗粒土壤)上行走的语料、训练好的神经降维代理模型。

    推荐理由:论文配套数据集公开了宇树 Go2 在颗粒地形上的语料、代理模型与微调策略,可复现其仿真到真实迁移流程。

7月1日周三
  1. qbitai58

    群核科技三篇论文入选 ECCV 2026,联合英伟达等提出物理AI仿真平台 SPEAR

    群核科技三篇论文入选 ECCV 2026,涵盖空间感知与推理、强化学习数据生成、高保真物理仿真。其中联合 Adobe、NVIDIA、Apple、Intel 等提出的 SPEAR 仿真平台开放超 14000 个原生 Python 接口,可输出深度图、表面法线、实例分割等物理属性数据,并接入 InteriorAgent、InteriorGS 等结构化三维数据集。