CoRL 2026 论文 TANGO:纯仿真训练人形机器人全身导航,真机零样本迁移
chris_j_paxton · x · 2026-09-24
CoRL 2026 工作 TANGO 提出全身人形导航框架:直接从自我中心 RGB 观测预测 29 自由度关节空间动作,让人形机器人在杂乱 3D 环境中协调手臂、躯干与步态,零样本完成语言指令导航。
要点:
- 导航被当作全身问题,而非传统 2D 抽象:需连续的几何感知全身自适应(手臂摆位、躯干调整、步态调制)以避开碰撞
- 数据管线 Plan-Edit-Track:通过全局路径规划+运动学全身动作生成+避障动作编辑+强化学习跟踪,在仿真中合成多样化无碰撞穿行数据
- 模型采用三系统架构:视觉-语言骨干 + 动作专家,输出可执行全身动作块
- 完全用仿真数据训练,零样本迁移到 Unitree G1 真机,无需真实世界训练数据
作者团队指出大规模仿真训练策略「真的开始奏效了」。
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