Humanoid Transformer

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。