SP-HLM：稀疏姿态驱动人形移动操作框架

Zhaohui Yang 等作者提交论文，提出 SP-HLM 框架，用稀疏姿态接口连接高层任务策略与全身控制。该框架以五个任务关键身体姿态结合学习到的隐式运动先验来表达空间意图与全身协调：SP-VLA 从多模态观测和语言指令预测稀疏姿态与手指关节位置，SP-MGM 经两阶段蒸馏实时重建全身运动，SP-GMT 再融合显式稀疏目标与隐式运动先验完成全身控制。 作者称，仿真与真实人形机器人实验显示，该框架在运动跟踪、全身协调和移动操作成功率上优于现有方法。

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还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。