基于预期感知的双足机器人步态：轻量级 FPM 预处理提升 Unitree G1 零样本泛化

研究提出轻量级足落点预测模型（FPM），通过仅采样预期足落点周围的局部高程图，使策略达到特定地形难度所需的训练迭代次数减少约三分之一。 该方法在狭窄走廊和未知地形上优于全地图策略，匹配高成本注意力编码器效果，并零样本迁移至 Unitree G1 处理训练分布外的障碍物、楼梯及落差。