arXiv Robotics· Yumeng Liu, Dongqi Wang, Jiyu Yu, Yijun Fan, Rong Xiong, Yue Wang·· 4 小时前AI 评分36
人形机器人异步上半身任务空间轨迹跟踪策略
Learning Asynchronous Upper-body Task-space Trajectory Tracking Policy for Humanoid Robots
AI 导读
研究提出一种人形机器人异步上半身任务空间跟踪框架,用教师-学生蒸馏初始化学生策略,以完整缓存未来轨迹和执行时间索引为条件,并用滑动窗口全局奖励减少帧漂移。针对特定任务后训练,MPC 模块将稀疏参考补全为浮动基座与上半身引导,动作级和 FK 级自引导约束策略漂移。仿真与 Unitree G1 硬件实验显示,低更新率下跟踪效果提升,优于同步和解耦基线,对分布外动作的适应更安全。
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