arXiv cs.AI· Conor Mc Gartoll, An Dang, Pranay Thangeda, Arjun Gupta, Carolina Higuera, Nima Fazeli, Mustafa Mukadam, Manikantan Nambi·· 2 天前AI 评分46
全身灵巧操作（WBD）：让 Unitree G1 用躯干和手臂夹持搬运物体
Whole-Body Dexterity
AI 导读
研究提出全身灵巧操作框架 WBD，将机器人躯干与四肢作为接触面来抓取和操作物体，通过 sim-to-real 流程生成全身抓取数据集、训练强化学习专家并蒸馏为单一策略。
正文 · AI 翻译
摘要：当前人形机器人的灵巧操作仍主要局限于末端执行器和简单抓取，尚不具备人类那样通过将笨重物体抵靠在手臂和躯干上进行支撑和滑移来调动整个身体的能力。我们提出了全身灵巧性（WBD），一个将机器人身体和肢体作为接触面来抓取和操作物体的通用框架。我们的仿真到现实流水线首先生成可行全身抓取的数据集，然后通过从数据集中采样初始抓取和目标抓取，在通用的任意到任意重定位目标上训练强化学习专家，并将这些专家蒸馏为使用本体感觉和物体几何的单一策略。我们表明，蒸馏后的策略可零样本迁移到真实的 Unitree G1 上，它能将篮球和纸箱重定位到躯干周围的区域，并完成一项长时程任务：将箱子收纳到一侧手臂下，将其从货架搬运到桌子并放置。该控制器以交互方式运行，由人类遥操作员提供的粗略运动参考进行引导。在真实世界的全身操作任务中，蒸馏后的控制器完成了 90% 的试验，而直接重定向为 18%，通用全身控制器为 4%。
| 评论： | 20 页，13 幅图 |
| 主题： | 机器人学（cs.RO）；人工智能（cs.AI）；机器学习（cs.LG）；系统与控制（eess.SY） |
| 引用为： | arXiv:2610.22184 [cs.RO] |
| （或 arXiv:2610.22184v1 [cs.RO] 用于此版本） | |
| https://doi.org/10.48550/arXiv.2610.22184 由 DataCite 颁发的 arXiv DOI（待注册） |
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来自：Conor Mc Gartoll [查看电子邮件]
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2026 年 10 月 15 日星期四 16:40:48 UTC（27,224 KB）
来源：arXiv cs.AI · arxiv.org