机器人自己开卡丁车漂移：DPC 让感知直达关节控制
机器之心 · wechat · 2026-08-17
Symbiosis Robotics（共生知行）发布新演示：人形机器人自主坐进狭窄卡丁车座舱，根据弯道画面连续协调方向盘、油门与刹车，终点还能甩尾漂移。核心是提出的 Direct Perception Control（DPC） 方法：取消传统的中间运动表示（Motion Interface）与独立 Whole-Body Tracker，让模型结合画面、任务语言与身体反馈直接输出关节与手部目标，并用 DriftDistill 两阶段训练（Offline BC 初始化 + 在线 rollout 修正偏离）处理实机累积误差。
团队还整理了 15,010 小时具身数据（6,781 小时人类第一视角 + 4,024 小时带臂机器人 + 3,660 小时轮式人形 + 545 小时双足人形），统一转换为 G1 可执行的关节动作用于训练。文中将其与 Figure Helix、Gemini Robotics 2、ω-0、Ψ₀ 等分层方案对比，论证「认知模型与 motion expert 联合训练」的优势；除驾驶外还展示了移动抓取放置与受限空间全身操作。
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