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# 人形机器人控制

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  1. arXiv

    人形机器人不再等大模型算完:DASH把控制频率锁在20赫兹,0.8B到8B骨干都跟得上

    人形机器人操作中,视觉-语言-动作模型的大骨干推理慢,同步执行时机器人只能拿过时观测动作,骨干越大控制频率越低。DASH把策略拆成慢速视觉-语言模型与快速流匹配动作头,经LCM协议以三个并发进程运行,控制频率只由动作头决定。在按模拟时间计入推理延迟的RoboTwin基准上,DASH在0.8B到8B骨干下都保持20赫兹,同步管线则从9.7赫兹降到4.1赫兹,且各规模成功率更高;真实灵巧手人形上,抓放成功为23/24,同步管线为16/24。

  2. arXiv

    人形机器人跑跳不再只学动作:Contact-UAN用6.5分钟行走数据补上执行器力模型

    人形策略在仿真里学会动作,却常常学不会训练中的力交互,导致力矩浪费、力跟踪不准、落地冲击难吸收。Contact-UAN保留仿真器的刚体与接触物理,只学习执行器指令通道上的残差修正,并用本体感知推断落脚姿态,使回放从与硬件一致的接触力开始。在Unitree G1上,仅用6.5分钟真实行走数据训练的一个残差模型,使跑步力矩降低20%、力跟踪误差降低43%,并支持稳定跳跃与落地。

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