FIBER框架让人形机器人用统一规划器完成多种操作任务

Yutang Lin、Guanya Shi、C. Karen Liu 提出 FIBER 框架，用冻结行为基础模型（BFM）的可执行隐空间作为异构交互技能的共享规划表示，通过隐策略投影把独立训练的任务策略映射到该表示，实现低频规划并保留 BFM 的高频状态反馈，再离线训练单一感知流规划器；同时提出用多 gamma 前后向学习训练的自适应时域 BFM（AH-BFM）。 在仿真中对箱子拾取、开门、物体抓取三类任务各测 128 种变化，FIBER 平均成功率 42.0%，是投影隐空间回放（11.6%）的三倍以上，明显高于运动学规划（3.5%）；真实 Unitree G1 上的实验展示了 sim-to-real 迁移、技能串联和条件转向，均由同一统一规划器完成。

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还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。