Workhorse：从人类数据学习鲁棒的人形机器人全身移动操作

📋总体概括

arXiv新论文Workhorse提出从人类演示（无需机器人重定向）学习人形机器人全身移动操作的方法。系统分两层：视觉规划器预测躯干、双腕、双脚五连杆目标位姿，强化学习全身跟踪器在真机上执行，两个策略均在同一批录制的真人动作数据上独立训练，并互相模拟对方误差以增强鲁棒性。在真实Unitree G1上完成双手加踢腿分拣箱子、接住抛来的箱子、推倒并攀爬行李箱等任务，被推搡或箱子被抢后可自主恢复，仿真复现环境中也能稳定完成分拣。