# FLoRe力反应人形移动操作框架

人形机器人推车、搬箱、擦桌子这类活，光跟踪手的运动轨迹不够，还得控制接触力。FLoRe把力做成示教、策略与全身控制之间的共享接口：两只带六轴力/力矩传感器的手持夹爪在无机器人条件下同时记录手部运动与接触力旋量，扩散策略据此预测每只手的力指令，全身控制器再用实测力误差的积分去跟踪它。在Unitree G1的三项接触密集任务上，力反应策略成功率为80%，同一批示教训练、同一控制器执行的位置策略为26.7%。

人形机器人推车、搬箱、擦桌子这类活，光跟踪手的运动轨迹不够，还得控制接触力。FLoRe把力做成示教、策略与全身控制之间的共享接口：两只带六轴力/力矩传感器的手持夹爪在无机器人条件下同时记录手部运动与接触力旋量，扩散策略据此预测每只手的力指令，全身控制器再用实测力误差的积分去跟踪它。在Unitree G1的三项接触密集任务上，力反应策略成功率为80%，同一批示教训练、同一控制器执行的位置策略为26.7%。