UC Berkeley Workhorse:仅靠人类数据让 G1 人形机器人全身操控
pabbeel · x · 2026-10-07
UC Berkeley 团队发布 Workhorse 项目，让人形机器人直接从人类演示数据学习全身移动-操作，无需机器人本体采集、遥操作或重定向。
- 数据采集：演示者穿戴 5 个追踪器（胸、双手、双脚）加胸前摄像头，录制约 3.5 小时人类动作（分拣箱子、行李箱、接箱子等任务）。
- 架构：视觉规划器预测五连杆目标（躯干、双腕、双脚位姿），强化学习全身追踪器在真实 Unitree G1 上执行；两个策略在同一批人类姿态数据上分别训练，并用彼此的部署误差做数据增强。
- 实测：G1 能推倒并爬上行李箱、接住抛来的箱子、用手加踢腿分拣箱子，被推搡或箱子被夺走后能恢复。
- 成绩：仿真中分拣任务完成率 77%，受 40 N·s 推力干扰下 64%；第二个仿人形机器人用相同演示重训后达 83%。
所属事件:UC Berkeley Workhorse 让 G1 人形机器人从人类演示学全身操控(2 条相关)→
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