研究人员开发了一个新的框架，通过音频线索控制人形机器人，使其能够实时自主选择和执行运动技能。该系统处理音乐和语音输入，并将它们映射到不同的预学习行为集。这种多模态方法已成功在一台Unitree G1人形机器人上得到演示，显示出强大的性能和有效的从模拟到现实的迁移。 AI
影响 这项研究可能带来更具响应性和自主性的人形机器人，能够通过听觉线索与动态环境进行交互。
排序理由 详细介绍新机器人控制框架的学术论文。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]
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arXiv:2607.14182v1 Announce Type: cross Abstract: Recent advances in humanoid robotics and reinforcement learning have enabled the acquisition of highly expressive whole-body motion policies. However, most robotic performances remain based on pre-scripted sequences or externally …