COWBOY：面向上下文全身操作学习的可扩展Sim-to-Real框架

📋总体概括

arXiv论文2610.28948提出COWBOY，一个面向移动操作机器人的可扩展Sim-to-Real框架，解决机器人如何根据空间场景上下文决定底盘停放位置、操作方式与视线朝向的问题。框架采用分层设计：向量化场景感知的全身控制器（WBC）负责协调底盘-机械臂运动、避障与主动视觉以完成够取，局部RL专家则在局部场景中学习物体交互。在全身灵巧抓取任务上，COWBOY可零样本迁移到数百种物体及杂乱桌面、货架、抽屉等真实非结构化场景。