Cartwheel 开源三套人形机器人全身控制策略,G1 可做侧手翻
andrew_n_carr · x · 2026-11-11
Cartwheel 创始人 Andrew Carr 发布 Cartwheel Control:一种从大规模运动学动作数据训练人形机器人全身运动控制策略的硬件无关方法。同日开源三套动作追踪策略,可在约 2 分钟内跑通:
- Unitree G1(29 关节)、Menlo Asimov-1(25 关节)、RoboParty RP1(28 关节)三种不同形态的机器人
- 策略以 50 Hz 频率驱动关节,追踪从重心微调、挥手步法到高踢腿与倒地恢复的各类动作,G1 甚至完成了真实的侧手翻,RP1 完成接跪地落地的 360 度后空翻
- 权重发布在 Hugging Face,仿真与可视化代码以 Apache 2.0 协议开源,基于 BeyondMimic、MuJoCo Warp、mjlab 等开放生态
作者主张运动学并非可丢弃的遗留层:纯生成运动学给出的是没有物理的"幽灵",纯电机控制只有平衡没有语义;在稳定的 50 Hz 追踪策略之上叠加生成式运动学,可让每次动作生成的进步直接升级机器人,无需数千小时新遥操作数据。
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