UC伯克利与普林斯顿发布TANGO框架,让人形机器人全身控制穿越狭窄空间
shahdhruv_ · x · 2026-09-25
UC Berkeley 与普林斯顿大学联合推出 TANGO,一个视觉-语言机器人导航框架,可提升机器人在不可预测真实环境中的导航能力。
- 研究由 Anqi Li 牵头,合作者包括 Yuxin Chen、Zhaobo Li、Zhuo Cao、Junli Ren、Masayoshi Tomizuka(UC Berkeley)与 Dhruv Shah(Princeton)。
- 论文已发布在 arXiv(2026,DOI: 10.48550/arxiv.2609.09158)。
- 核心思路:传统导航研究把问题当作在地面画一条 2D 路线,而 TANGO 采用全身控制(whole-body AI control),让人形机器人能在杂乱环境中通过狭窄缝隙、绕开障碍物,而非仅规划脚下路径。
- 目标场景是家庭、办公室、医疗场所等复杂动态空间,为人形机器人可靠部署铺路。
所属事件:伯克利普林斯顿推TANGO人形机器人全身导航(3 条相关)→
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