PolyMorph：跨形态机器人运动策略框架

2026年10月15日，arXiv Robotics 刊出 Hyunsik Oh 等作者的论文，提出 PolyMorph——一个面向异构腿式机器人的形态条件化运动策略学习框架。该框架用单一策略驱动不同形态的机器人，无需为每个机器人重新训练：它将 URDF 转为关节-连杆模块，结合循环编码器、图 Transformer 和逐关节解码器，支持变化的腿数与关节配置，并通过形态归一化奖励、自适应机器人采样和 URDF 推导的 PD 增益初始化提升训练稳定性。据该论文，PolyMorph 在仿真中的双足、三足、四足机器人及未见形态变体与平台上完成验证，并部署于多种配置的真实四足平台。上述验证范围与部署对象均限于论文所述条件，未提及对其他形态真实平台的部署。

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还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。