arXiv Robotics· Liang Li, Guoyao Zhang, Xingyu Chen, Sikai Wu, Qianyang Wu, Yuhang Lin, Renjing Xu, Mingliang Zhou, Diyun Xiang·· 3 小时前AI 评分38
GRAFT：面向基础跟踪器的几何感知残差适配框架
GRAFT: Geometry-Aware Residual Adaptation for Foundation Trackers
AI 导读
GRAFT 是一种面向冻结行为基础模型（BFM）的几何感知残差适配框架，通过轻量适配器仅对下半身执行目标施加地形条件修正，保持 BFM 参数与运动参考接口不变。适配器以任务与足部几何奖励训练，并从特权地形观测蒸馏到机载深度，在四个冻结跟踪器上完成仿真评测，覆盖台阶、沟槽与平台。在 Unitree G1 上，适配后的 SONIC 跟踪器仅凭机载深度与未修改参考即完成真实地形穿越。
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