云深处发布绝影X50四足机器人,50kg负载下3m/s持续疾驰2公里
云深处科技11月6日正式发布四足机器人绝影X50,将行进中的额定负载提升至50kg,并可在该负载下以3m/s速度持续疾驰2公里以上。该产品通过感控融合升级,融合激光雷达点云与IMU等多源传感器数据,依托强化学习运动控制算法预判地形、规划落脚点,可连续翻越80cm高台、跨越70cm间隔石墩和攀爬镂空无踢面楼梯。云深处称其面向应急消防、能源电力等高风险重载作业场景。
云深处科技11月6日正式发布四足机器人绝影X50,将行进中的额定负载提升至50kg,并可在该负载下以3m/s速度持续疾驰2公里以上。该产品通过感控融合升级,融合激光雷达点云与IMU等多源传感器数据,依托强化学习运动控制算法预判地形、规划落脚点,可连续翻越80cm高台、跨越70cm间隔石墩和攀爬镂空无踢面楼梯。云深处称其面向应急消防、能源电力等高风险重载作业场景。
优宝特“行者泰山”人形机器人在首届CMG世界机器人登泰山大赛中作为唯一全自主参赛选手完成正式赛段,获得第二名。攀登全程脱离遥控干预,由“大脑”实时识别地形、规划路线,“小脑”动态调整步态应对错落台阶与湿滑路面。优宝特称其面向巡检场景的商用版四足机器人已在电力、矿山多个试点项目中开展限定场景常态化自主巡检。
苹果发布HALO人形机器人全身运动控制系统,通过程序化生成1000个虚拟住宅场景、合成近300小时配对数据,让Unitree G1掌握坐椅、侧身穿半开门、桌下蹲伏、推箱等技能。
同一新闻,精选展示《HALO:从仿真合成数据训练的人形机器人自主系统实现零样本实机迁移》
启元 T1 机器人首次 OTA 将于明日开启推送,新增跟随中自主识别楼梯并切换四足形态上下楼梯、App 远程音视频通话等功能。此次更新还接入有道 HiEcho 口语练习、定时提醒、语音发起人脸与声纹录入、本体录像与 AI 生图,并新增 AI 启蒙课程和 PrimeFLOW 皮肤、PrimeHEART 性格声音、Prime Toolkit 二开配置等 DIY 能力。
源策未来发布全身控制模型 Anchor 1,定位为全身智能架构中的 System 0 小脑层,以骨盆、左右手腕、左右脚踝五个锚点为指令,不依赖在线重定向。
推荐理由:原文给出全身控制模型在真机误差与遥操作采集效率上的量化对比,可据此判断小脑层精度对上层VLA任务成功率的影响。
差速移动底盘里程计标定需处理轮径误差与有效轮距两个关键参数,并通过实车轨迹验证标定效果。文章围绕这两项误差来源展开解析,说明其对里程计精度的影响及标定思路。
动捕数据迁移到人形机器人本体需处理骨架对齐与缩放因子,并设置最后一道安全闸。文章围绕这三点展开,说明如何让动捕数据适配人形本体的关节与尺寸差异,并在执行前加入安全限制。
人形机器人落地常采用MPC(模型预测控制)与WBC(全身控制)双层控制架构。该套路以MPC负责整体运动规划、WBC负责全身关节协调执行,是当前人形机器人控制中的经典方案。
北京人形于11月2日在「慧思开物」平台发布 Hi-WBC 通用全身控制模型,将人体动作参考与真实物理约束结合,使机器人能随负载、外力和地形变化调整执行方式。该模型采用 MoE 与策略蒸馏的持续技能扩展框架、融合接触力预测的 Contact-aware Learning 和引入地形感知的 Perceptive Control。
推荐理由:原文披露了Hi-WBC在动作跟随之外处理负载、外力和地形约束的技术路线,可了解全身控制从展示走向作业的路径。
工程师在 SO-ARM101/102 的自定义 STS32XX 固件上测试载荷补偿,250 g 负载下用空夹爪标定的重力补偿把偏差从约 70 mm 降到约 35 mm。团队正征询如何自动适配不同负载,相关代码已放在仓库中。
宇树科技创始人王兴兴在第九届虹桥国际经济论坛上表示,机器人格斗表演的观赏性反而不如去年,原因是今年平衡控制能力大幅提升、倒地场面减少。他披露宇树近一两个月已实现基于端到端世界模型的全自主格斗,单台机器人可执行十几到二十种格斗动作。王兴兴还称 2024 年发布的 G1 系列累计生产下线 1 万至 2 万台,是全球最畅销的人形机器人产品,并将模型与物理世界的对齐误差列为当前核心瓶颈。
PyElastica 以 Cosserat 杆力学、曲率行波驱动与各向异性摩擦为主线,用三组仿真推演连续体仿生蛇的无关节蛇形滑行机理。文章还检验了固定步态下叠加抬升波的实际效果。
四旋翼仅凭 64×64 相机画面追踪黄色目标球,加载官方预训练策略在 Isaac Lab 中完成追踪实验,目标可见率约四成,丢失目标后可自主盘旋重找。文章还讨论了该策略向 DJI Tello 迁移时已知的差距。
Weeble 把强化学习策略连同观测布局、控制参数与训练环境指纹打包成单个 JSON 发布。本文不依赖 JAX,用纯 numpy 复跑起身、推扰与行走评测,数字与仓库基准对齐。
灵锶智能D50点足机型在首届CMG世界机器人登泰山大赛中获足式负重赛冠军和足式竞速赛季军,轮足产品D50WS获足式负重赛季军,是足式比赛全场唯一获奖的轮足产品。D50点足机型依靠全自主导航、多传感器融合感知与自研SVIP运动控制算法,在3.9公里赛道、3100余级石阶的山地实景中完成重载承载与地形穿越验证。
CD-07B Wouf 四足机器人被胶带固定一台未通电的 SO-101 机械臂后仍能正常行走,机械臂随步伐像睡蛇般晃动。手动将机械臂完全伸展时,Wouf 也未倾倒,作者称其硬件非常坚固。该测试被视为一项开源挑战的预演:背负机械臂的腿足机器人互相抢夺对方背上的旗帜。
一篇综述提出用于上肢外骨骼连续肌电控制的功能性“解码器-整形器-控制器”框架:解码器从表面肌电(sEMG)估计意图相关变量,整形器按辅助策略将其映射为控制参考,控制器通过执行器控制实现该参考。
研究提出一种模式统一的假肢控制框架,将膝踝生物力学表示为随地形坡度和步态相位连续变化的函数,并用径向基函数插值统一上坡与下坡多项式模型。该框架把生物力学转化为随坡度变化的连续阻抗参数,在单一有限状态机控制器中结合双侧传感估计步态状态。
AcroRL 提出基于强化学习的框架,通过调制恒定参考轨迹完成位置受限的四旋翼紧凑翻转,并分别为正向到倒置、倒置到正向的转换训练策略。在 JAX 仿真中,该方法的位置 RMSE 比最强优化基线降低 32%,调节时间缩短 57%;实机在多种偏航配置下完成翻转,位置 RMSE 低于 0.35m,并验证了与下游轨迹生成和控制的兼容性。作者同时开源了实现代码,论文已被 CoRL 2026 接收。
作者提出一种不确定性感知的主动探索框架,可自主学习与任务无关、可泛化的软体机器人动力学模型。该方法在连续体臂、流体中关节鱼和肌骨腿三个仿真平台以及一台真实气动连续体臂上评估,相比随机探索和任务特定基线建模精度更高,并在未见任务的零样本控制中取得更高回报,在传感噪声、执行延迟和材料非线性下保持稳健。
作者提出 GPU 加速规划器 cuRoboV2-Fast,用于无碰撞、载荷感知且扭矩受限的运动,通过 B 样条轨迹优化减少迭代次数,并用 TimeOpt 在速度、加速度、加加速度和扭矩约束下优化固定路径的通行速度。
推荐理由:论文给出 GPU 加速的扭矩受限无碰撞规划器,并对比了规划延迟与实机抓放周期,可供关注规划部署效率的读者参考。
研究团队提出人形机器人自主系统 HALO,通过在约一千个程序化生成的家庭场景中合成视觉-语言-动作数据,摆脱对遥操作采集的依赖。HALO 习得坐椅子、导航到指定物体、侧身穿半开门、蹲爬桌下和推箱子等技能,并能组合完成长程任务。训练中未见过真实家庭场景,HALO 零样本迁移到物理世界,在六个未建图真实环境的 360 次试验中达到 91% 成功率。
推荐理由:论文给出用程序化生成家庭场景合成视觉-语言-动作数据、再零样本迁移到实机的完整路径,可参考其数据规模化思路。
作者提出 SCRUB,一种基于接触的表面坐标系估计方法,让无臂四足机器人把机身搭载的工具沿近垂直表面滑动,无需已知、轴对齐或视觉预测的表面法向。SCRUB 用卡尔曼滤波从力线索和速度线索估计法向,并让预测控制器据此施力与滑动;速度线索会减去指令下压速率并在每个步态周期内取平均。
研究团队从数据中学习修剪螺旋面软体躯干机器人全身的绝热谱子流形(aSSM)模型,并将其用于模型预测控制(MPC),在硬件上完成多种形状控制任务。在闭环动态形状调节中,该方法比现有线性基线好 10 倍;在人机交互演示中完成分段塑形并平衡网球超过 25 秒,而线性基线未能完成。在硬件上训练 12 小时的无模型强化学习策略在同一平衡任务上失败。
作者提出 soccerbot 分层强化学习框架,从大规模人类足球动作捕捉数据中蒸馏结构化潜在运动先验,把策略学习约束在动态可行的运动流形内。单一技能条件策略由此统一学会移动、带球、停球和踢球,并在技能切换时保持类人动作与流畅过渡。该框架经面向鲁棒性的仿真设计后零样本迁移到 Unitree G1 人形机器人,在真实环境中完成整套足球技能。
作者提出 H^2MARL 分层异质多智能体强化学习框架,用于人形机器人全身控制。该方法按关节自由度(JDoF)做物理异质性感知的策略分解,让每个扭矩驱动关节以自身驱动、运动学与动力学属性描述符为条件,并通过闭环策略-执行器协同优化,用共享交互轨迹联合调整高层姿态规划器与低层关节执行器。
研究提出面向移动连续体机器人的统一规划与控制框架,将A*搜索与最小加加速度规划构成的全局层,与几何一致逆运动学求解器和黎曼优化构成的局部层结合,协调移动底座与连续体变形以避障。作者在仿真管道穿越任务中与多个基线规划器对比,并开展密集障碍导航与狭窄空间操作的实机实验,结果显示运动一致性、可行性与适应性有所提升。
该论文提出一类比经典控制不变集更宽的安全集,并分析通过约束预测时域内不同节点而非仅终端状态来保证递归可行性的 MPC 方案。当安全集是合适控制不变集的内近似时,方法可通过安全中止策略保证安全,即使不具备递归可行性。作者在 6 关节机械臂仿真中报告约束违反少于现有方法,并保持相近的跟踪性能与计算效率,硬件实验也验证了方案可行性。
研究在plant binding条件下——扰动速度接近或超过执行器转速极限、每步执行预算受限——边界层滑模控制(SMC)相对LPF、PID等因果基线的视觉稳定效果。
论文提出 Future-Window Inverse Kinematics(FWIK),一种在线逆解选择方法,通过考虑未来若干路点,在分层关节空间图中连接多个 IK 候选,并用运动时间估计排序,再由学习模型剔除易自碰撞的转移路径。
作者提出 GRASP 方法,用采样探索结合梯度引导精修,在不需要可微仿真器的条件下把人类演示重定向为符合接触动力学的机器人控制。GRASP-TO 通过对归档轨迹拟合局部二次代价模型并用其梯度引导 MCMC 更新,GRASP-MPC 用热启动滚动时域规划扩展到长演示。
作者提出一种 C∞ 平滑轨迹生成器,在满足给定运动学约束的前提下生成无限可微轨迹,使速度、加速度、加加速度乃至更高阶导数均连续。研究指出软体连续机器人的平滑度需求可能远高于协作机器人的 C4 和四旋翼的 C5,并特别讨论了起止点所有导数均为零的零边界条件情形。该方法已在仿真和硬件上完成验证与评估。
该论文提出一种接触隐式全身优化框架,用于人形机器人在台阶、斜坡等可参数化复杂地形上生成动态运动轨迹,无需预先指定接触序列。方法用光滑曲面近似地面几何,并通过新的接触约束把刚体交互从平面扩展到任意光滑曲面,借助非线性规划在多种地形拓扑上规划动作。作者在仿真和实机 ErgoCub 上完成了非共面地形的初步可行性测试。
研究提出 Ctrl-F 分层运动-力框架,在运动跟踪中加入手、脚等接触部位的三维力指令,由高层力规划器根据物体状态和本体感知在线给出力命令。仿真与实机中,Ctrl-F 完成手部拖拽、推动、抬举和足部踢击,在推动与踢击任务中操作最重 20kg 的箱子,并能在线适应任务中途增加的负载,而无力感知的基线在同类任务中失败。
OpenFleX 轮式人形机器人在 MuJoCo 中复现了全向底盘运动学、阻尼最小二乘逆运动学与全身冗余协调控制。单一末端运动可由底盘、升降与双臂多种自由度组合完成,实验对照伪逆与阻尼最小二乘在奇异位形附近的表现。
古月居“灵巧手实战”系列第13篇讲解如何用多项式轨迹规划把灵巧手的位置跳变转为平滑运动。材料仅提供标题与摘要,未给出具体多项式阶次、参数或实验数据。
人形全身控制的学习路径从倒立摆模型起步,逐步过渡到任务优先级控制。内容围绕这条主线梳理全身控制的关键环节,面向准备入行的机器人研发者。
中科院深圳先进技术研究院吴新宇团队研发出可穿戴水下外骨骼,其代表性系统PEAKED是辅助髋关节屈伸的软体水下髋部外骨骼,支持打水、蛙泳踢腿和水下行走。此前人体实验中,PEAKED使打水时每分钟呼吸量降低29.77%、蛙泳踢腿降低25.70%、水下行走降低18.35%。
一位有20多年软件经验的开发者因市面四足机器人在3k-4k美元价位缺少尺寸足够且开放底层开发的选项,决定自建四足机器人LocksleyFox。他借助Claude弥补机械知识短板,几周内完成单腿搭建并实现跳跃,正在开发第二版腿,目标一两个月内做出可行走的四足机器人。
视比特机器人发布W1双足人形焊接机器人,具备27个自由度、手臂负载10kg、整机负载30kg。该机器人配备1台激光雷达、3台ToF相机和1台3D线扫相机,可自主导航避障、上下楼梯,并以站姿、马步蹲姿、半跪姿完成平焊、立焊、仰焊。其采用S2任务规划、S1动作规划、S0运动控制的大小脑分层架构,年底将进入船厂实训。