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HANDOFF:通过蒸馏互补教师实现人形机器人全身控制

HANDOFF: Humanoid Agentic Task-Space Whole-Body Control via Distilled Complementary Teachers

精选理由

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。

AI 摘要

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。

AI 翻译 · 中文

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。

arXiv cs.AIFor a humanoid robot to be deployed in the real world, the choice of command space (i.e., the interface between task planning and whole-body control) is crucial. Existing whole-body controllers typically demand dense kin