HumanoidNDM：人形运动跟踪在线微调框架

Chao Chen等作者提出人形运动跟踪在线微调框架HumanoidNDM，用实机训练的神经动力学模型缩小训练与部署之间的动力学差距，并在Unitree G1机器人上完成物理验证，作者称其能快速适应多种扰动。 方法上，团队用带自适应强度机制的低频参考扰动采集数据，在欧氏空间结合可微前向运动学训练基于本体感知历史的动力学模型，从而不依赖昂贵的动作捕捉系统；再通过模型梯度回传直接微调策略。该工作已被CoRL 2026接收。 上述适应效果来自作者在单一机型上的验证，属于作者陈述，尚未见独立复现。

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还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。