MIT 推出 C-GMT:人形机器人全身柔顺响应,不再硬抗外力
MIT_CSAIL · x · 2026-10-16
MIT Improbable AI Lab(Pulkit Agrawal 团队)发布 Compliant GMT(C-GMT),让人形机器人在通用运动追踪的同时具备全身柔顺响应能力。
- 问题:现有通用运动追踪(GMT)策略为精确模仿动作而训练得"僵硬",受外力干扰时会硬抗甚至产生危险的大力反馈,不适合真人共处场景。
- 方法:核心思路是复用预训练 GMT 的通用追踪能力,再叠加一个以本体感知历史为条件的残差适配器(residual adapter)来引入柔顺性,兼顾通用性与安全性。
- 结果:对比最先进的通用追踪器和单动作柔顺策略,C-GMT 在追踪精度与柔顺性上均有竞争力,并在仿真与 Unitree G1 实机上验证了更好的安全性、鲁棒性与容错性。单策略即可执行任意动作,所有演示为 1× 速度实拍。代码即将开源。
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