terrain-aware behavioral foundation model for humanoid whole-body control上級
P-BFM:教師なし強化学習による知覚型ヒューマノイド行動基盤モデル
RoboPartyの研究所と上海理工大学、清華大学のチームが、階段や斜面、箱の上でも地形別のデモなしに歩行、動作追従、外乱からの復帰をこなす単一の固定ヒューマノイド制御器を開発した。プレプリントによると未学習動作での外乱復帰率は61.4%で、最良の比較手法の16.6%を大きく上回り、ユニツリーG1実機でも搭載深度カメラだけで追加学習なしに動いた。