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Behavior Foundation Models
Behavior Foundation Models
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新的人形Transformer架构提升了机器人控制和泛化能力
研究人员开发了一种新的行为基础模型（BFMs）扩展方法，该方法专门针对人形机器人设计。该方法协调了三个关键组件：一种运动跟踪学习范式、一种在线策略展开数量与参考运动多样性之间的协同作用，以及一种新颖的人形Transformer架构。在模拟和实际部署中的实验表明，与现有控制器相比，控制保真度和任务泛化能力得到了显著提高，错误率大幅降低。
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新AI系统实现先进人形机器人控制与响应能力 · 已追踪2个来源
研究人员开发了两个新的人形机器人控制系统。AnyBody允许使用任意关键点子集进行全身控制，克服了先前需要全身动作捕捉或上下半身分开控制的限制。另一方面，ReactiveBFM专注于实时闭环运动规划，以实现动态环境中反应式全身协调和错误恢复，在Unitree G1人形机器人上展示了令人印象深刻的敏捷性和零样本目标达成能力。