English(EN) SOMA: Stack-of-Objects Manipulation using a Quadruped Robot

四足机器人SOMA利用先进强化学习掌握物体堆叠

作者 PulseAugur 编辑部 · [1 个来源] · 2026-10-16 04:00

研究人员开发了SOMA，一个新颖的层次化强化学习框架，使四足机器人能够执行带有堆叠物体的复杂操作任务。该系统集成了显式的机器人基座高度控制，用于全三维推挤策略，使机器人能够将有效载荷作为一个统一的系统进行操作，而不会滑动或倾倒。SOMA使用一个高层策略，该策略带有简化的结构化状态空间序列编码器，用于长时域推理，以及一个用于动态腿部调整的低层策略。在模拟中，SOMA在单物体重置和动态双盒堆叠任务中实现了超过90%的成功率，并在Unitree Go1机器人上成功实现了零样本仿真到现实的迁移。 AI

影响使四足机器人能够执行复杂的操纵任务，可能推动机器人技术在物流和危险环境中的发展。

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报道来源 [1]

arXiv cs.AI TIER_1 English(EN) · Stergios E. Bachoumas, Panagiotis Artemiadis · 2026-10-16 04:00

SOMA：使用四足机器人进行物体堆叠操作

arXiv:2610.20968v1 Announce Type: cross Abstract: Executing heavy-duty physical manipulation in unpredictable environments remains a major challenge for quadrupedal robots lacking dedicated manipulators. This paper presents SOMA, a hierarchical reinforcement learning framework fo…

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