WBD 全身操作框架发布并完成真机验证

2026年10月16日，arXiv Robotics 刊出 Conor Mc Gartoll 等作者的论文，提出 Whole-Body Dexterity（WBD）通用框架，把机器人躯干和四肢作为接触面来抓取和操作物体。其 sim-to-real 流程先生成可行的全身抓取数据集，再以任意到任意重定位目标训练强化学习专家，并蒸馏为单一策略，仅用本体感知和物体几何信息。论文称，蒸馏后的策略零样本迁移到真实 Unitree G1，可将篮球和纸箱重新放置到躯干周围区域，并完成把箱子夹在腋下、从货架搬到桌子再放下的长时程任务；控制器以人类遥操作者提供的粗略运动参考进行交互式操控。论文报告，在真实全身操作任务中，蒸馏控制器完成 90% 的试验，直接重定位为 18%，通用全身控制器为 4%。上述结果与对比数据均出自该论文自述。

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还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。