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# HALO人形自主系统

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  1. arXiv

    人形机器人HALO在仿真中学会感知全身动作,六个未建图真实家庭360次试验成功率91%

    人形机器人要完成“坐下”“走到指定物体”这类任务,需要把像素和自然语言映射到全身关节指令,而这类配对数据此前只能靠遥操作或穿戴设备逐条录制,一小时数据至少耗一小时人力。HALO把数据生成搬进仿真:在一千个程序化生成的住宅里合成第一人称视觉—语言—动作数据,再用分层系统把自由语言请求拆成子任务、生成五秒全身运动计划并由感知跟踪器执行。训练中从未见过真实住宅,系统零样本迁移到六个未扫描、未建图的真实家庭,360次试验成功率91%。

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