Transformer Transformer:输入动作演示,自动生成整机机器人设计
SongShuran · x · 2026-09-05
斯坦福 Huy Ha、Karen Liu、Shuran Song 团队发布 Transformer Transformer,一个面向机器人本体协同设计(co-design)的统一模型,已入选 CoRL 2026。
核心做法:
- 输入一段操作演示,模型直接生成完整机器人设计——连杆、关节、电机与惯性参数,针对该动作优化
- 底层是在 RoboTokens(机器人本体/状态/动作统一 token 化)上训练的 diffusion transformer,同一架构覆盖轮式双臂、四足、人形等本体空间
- 采用 Dynamics Self-Guidance:动力学模型的无奖励预测在推理时转化为任务特定价值预测,引导本体扩散,实现未见奖励的零样本优化
实测:为 ALOHA2 双臂平台制作了一个抛布设计,相比原设计追踪误差降低 73%、最大关节速度降低 30%,且优于进化基线。论文、代码与 17 分钟讲解视频已放出。
所属事件:斯坦福团队发布 Transformer Transformer 自动设计机器人本体(3 条相关)→
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