提出运动学动作模型并发布Kimodo-Policy

2026年11月10日，arXiv Robotics 刊出 Yunheng Wang 等作者的论文，提出运动学动作模型（KAM）范式，并发布 Kimodo-Policy 人形机器人全身移动操作策略。该策略将全身运动作为直接预训练目标：以冻结的 Kimodo 文本到运动生成骨干为基础，叠加轻量 ControlNet 视觉条件，学习人形机器人的移动操作策略。模型共 678M 参数，其中 92M 可训练。在多任务 HumanoidArena 上，它取得 72.14% 的最高总体成功率；在八项真实世界任务上平均成功率为 60%。消融实验支持预训练运动骨干的贡献。目前报道仅给出上述方法与基准结果，未涉及后续迭代或部署进展。

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还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。