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arXiv cs.AI@Yichao Zhong, Yidan Lu, Yuhang Lu, Tianyang Tang, Haoguang Mai, Yixuan Pan, Tianyu Li, Li Chen, Jingbo Wang, Zhongyu Li, Peng Lu, Hongyang Li

72°

RoboNaldo 是一种三阶段运动引导课程强化学习框架，旨在解决人形机器人足球射门中的全身稳定性、高冲击力交互和精准度问题。它先用单一人踢参考动作学习稳定踢球先验，再适应固定球位置的任意球场景，最后扩展到移动球射门。在仿真中，RoboNaldo 的任意球射门误差比基线低 48.6%，射门速度提升 2.96 倍。在 Unitree G1 机器人上，从 3 米外射门平均误差为 0.73 米（任意球）和 0.86 米（移动球），触球后球速达 13.10 米/秒，达到职业球员射门速度的 59-71%。该工作为高动态人形机器人运动控制提供了新范式。

论文人形机器人强化学习课程学习运动控制 Unitree G1

推荐理由：做足式机器人运动控制或强化学习的团队，RoboNaldo 的课程学习思路能直接借鉴——用单条参考动作引导复杂技能学习，解决了从仿真到真实部署的精度和速度难题，值得点开看方法细节。

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6月5日

12:20

arXiv cs.AI@Lizhi Yang, Junheng Li, Nehar Poddar, Yiling Hou, Gio Huh, Robert Griffin, Georgia Gkioxari, Aaron Ames

精选

HANDOFF 提出了一种紧凑、直观的接口，用于人形机器人的任务规划与全身控制之间的连接。该接口通过多教师 KL 蒸馏和上下文条件门控机制，将三个互补专家（全身运动跟踪、行走、跌倒恢复）蒸馏成一个混合专家学生模型。在 Unitree G1 机器人上，HANDOFF 实现了与最先进方法相当的行走速度跟踪，并提供了最大的鲁棒操作工作空间之一。此外，通过 VLM 驱动的智能体规划器，无需任务特定数据或控制器微调，即可实现自然语言驱动的任务执行。这项工作为人形机器人在现实世界中的部署提供了更高效、更通用的控制方案。

论文人形机器人全身控制知识蒸馏混合专家模型 Unitree G1

推荐理由：人形机器人开发者终于有了一个更直观、通用的控制接口——HANDOFF 通过蒸馏多个专家模型，让机器人能同时做好行走、操作和跌倒恢复，做机器人全身控制的团队可以直接参考其方法。

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