HumanoidNDM：无需动捕的人形运动跟踪在线微调

Chao Chen 等作者提出 HumanoidNDM，一个面向人形机器人运动跟踪的在线微调框架，用真实世界训练的神经动力学模型弥合训练与部署之间的差距。 该框架通过低频参考扰动和自适应强度机制采集数据，在欧氏空间训练基于历史的本体感知动力学模型，无需动作捕捉系统，并直接用模型梯度反向传播微调策略。作者称，在 Unitree G1 机器人上的物理验证显示其能快速适应各类扰动，并称这是首个无需 MoCap 的人形跟踪策略在线微调框架。

AI 根据报道生成 · 41 分钟前更新

还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。