CoRL 论文 TANGO：全身 VLA 让人形机器人零样本穿越杂乱室内环境
chris_j_paxton · x · 2026-09-09
CoRL 2026 论文 TANGO 提出用于人形机器人导航的全身 VLA 框架：给定自然语言指令和第一视角 RGB 观测，直接预测 29 自由度关节动作，协调手臂、躯干与步态，在杂乱三维空间中无碰撞穿行。
要点：
- 传统导航基于简化的二维抽象，TANGO 主张导航本质是全身问题，需要连续的几何感知与全身自适应。
- 训练完全在仿真中完成：通过全局路径规划、运动学全身动作生成、避障动作编辑与强化学习跟踪，合成多样化的无碰撞穿行数据（Plan-Edit-Track 流水线）。
- 模型采用「视觉-语言骨干 + 动作专家 + 跟踪」三系统结构，输出可执行的全身动作块。
- 零样本迁移到真实 Unitree G1 人形机器人，无需任何真实世界训练数据。研究者 Chris Paxton 点评：感知型全身控制是人形机器人实用化的关键，但目前在业内仍少见。
所属事件:TANGO 全身 VLA 模型让人形机器人零样本穿越杂乱环境(2 条相关)→
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