提出地形感知人形控制框架Perceptive BFM

Zifan Wang 等在 arXiv 提出 Perceptive BFM，一种地形感知的人形机器人全身控制框架，把人体运动先验适配到机器人视角的地形观测上。该框架保留原始运动学参考作为行为接口，用局部地形观测适配接触、姿态与时机。 具体做法上，学生模型是身份门控的 Transformer 跟踪器，地形特征通过残差通路进入，初始化为保持原有运动跟踪先验、仅在需要时产生局部修正；训练时先训练一个盲适配参考的教师，再通过目标坐标系动作对齐把地形一致行为迁移给部署用的原始参考学生模型。

AI 根据报道生成 · 2 小时前更新

还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。