arXiv Robotics· Tianshu Wu, Tianxiang Gui, Yue Chen, Tingxu Liu, Ziye Peng, Guangjie Yang, Xiangqi Kong, Ye Shi, Jingya Wang, Hao Dong·· 13 小时前AI 评分42
SUGARv2：从合成交互参考中学习多样化视觉人形机器人移动操作技能
SUGARv2: Learning Diverse Visual Humanoid Loco-Manipulation Skills from Synthesized Interaction References
AI 导读
SUGARv2 通过交互参考合成与共享训练流程，让视觉人形机器人学习多样化移动操作技能。该框架将可复用任务模板适配不同空间布局以低成本合成机器人与物体协同运动，并以基于参考的模仿作为统一学习目标，先训练特权教师再经教师蒸馏与强化学习得到视觉策略。在五项任务上仿真平均成功率达 91.0%，并在真实人形机器人上完成全身操作的 sim-to-real 迁移。
推荐理由模型分析
SUGARv2 把视觉人形全身移动操作的学习流程统一起来：用可复用任务模板合成机器人与物体协同的参考动作，降低多空间配置下的示教成本；再以参考模仿作为共同目标，先训练特权教师，再经蒸馏和强化学习得到视觉策略，减少逐任务奖励设计。五项任务仿真平均成功率 91.0%，并在真实人形上做了初步 sim-to-real 验证。适合机器人学习研究者比较其参考合成与教师蒸馏路线，但真机证据仍限于演示性部署。
来源：arXiv Robotics · arxiv.org