arXiv Robotics· Chao Chen, Zhenrong Wang, Jilong Wang, Yusen Feng, Jiangran Lyu, Li Yi, He Wang·· 4 小时前AI 评分47
HumanoidNDM：用人类神经动力学模型弥合运动跟踪的训练-部署差距
HumanoidNDM: Closing the Training-Deployment Gap of Motion Tracking via Humanoid Neural Dynamics Model
AI 导读
HumanoidNDM 是一个面向人形机器人运动跟踪的在线微调框架，通过真实世界训练的神经动力学模型弥合训练-部署差距。该框架采用低频参考扰动与自适应强度机制采集数据，在欧氏空间训练基于历史本体感知的动力学模型并引入可微前向运动学，无需动捕系统，再通过模型梯度反传直接微调策略。在 Unitree G1 机器人上的物理验证显示其能快速适应多种扰动，是首个无需 MoCap 的人形跟踪策略在线微调框架。
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