MIT 新作 Contact-UAN:6.5 分钟数据让人形机器人落地更稳
kevin_zakka · x · 2026-10-17
- MIT CSAIL 团队（Nolan Fey、Khai Nguyen 等与 Pulkit Agrawal 实验室）发布 Contact-UAN：一个面向人形机器人的残差世界模型，被 CoRL 2026 接收，并获 RSS 2026 机器人世界模型研讨会最佳论文奖与 Sim2Real 专场 Oral。
- 核心思路：人形策略在仿真中能迁移到真机，但力学交互（扭矩效率、负载调节、抗冲击）常因执行器 sim-to-real 差距而失效。Contact-UAN 保留仿真器物理先验，仅用机载本体感知修正执行器指令通道，并用「接触一致重放」避免模型学到重置伪影而非真实执行器差异。
- 只需 6.5 分钟真实行走数据训练，即可泛化到依赖精确力/冲量调节的任务：力跟踪误差降低 43%，扭矩效率提升 20%，无需力矩传感或动捕。作者称仅靠改进执行器模型，就能实现更高跳跃、更稳落地且更少 domain randomization。
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