arXiv Robotics· Nolan Fey, Khai Nguyen, Yash Prabhu, Gabriel B. Margolis, Pulkit Agrawal·· 4 小时前AI 评分32
Contact-UAN：以无监督执行器网络作为人形控制的残差世界模型
Contact-UAN: Unsupervised Actuator Networks as a Residual World Model for Humanoid Control
AI 导读
Contact-UAN 是一种残差世界模型，在保留模拟器物理先验的同时修正执行器动力学，使仿真轨迹与硬件实录对齐。它仅用本体感知推断仿真侧支撑脚位姿，实现接触一致的 replay，避免残差模型把重置伪影误学为执行器偏差。基于 6.5 分钟真实行走数据训练后，策略实现 20% 更低的运行扭矩、43% 更低的力量跟踪误差，并支持阻抗控制与动态鲁棒跳跃。
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