HuMiT：低延迟人形全身遥操作系统

Liu Cao 等研究者提出 HuMiT，一套人形机器人全身遥操作系统。其统一跟踪策略只需紧凑参考目标——根高度、根速度以及当前帧四个稀疏关键点的 SE(3) 位姿，研究者称即可达到与依赖完整关节位置、密集部件变换乃至未来帧的方法相当的跟踪精度。 该系统在 Unitree G1 人形机器人上验证。研究者测得从头显流式传输到策略输出的通信至推理延迟约 20 ms，基于视频光流的延迟中位数为 65 ms。

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还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。