arXiv · AI· Zhaohui Yang, Quanbao Lin, Chengqi Shi, Zhenglang Weng, Jicheng Lin, Boyu Chen, Tengjie Zhu, Guanzhu Ren, Jiahao Xu, Yang Feng, Xiaokang Yang, Yao Mu·· 16 小时前AI 评分43
SP-HLM：稀疏姿态驱动的人形机器人运动生成与全身控制框架
SP-HLM: Sparse-Pose-Driven Motion Generation and Whole-Body Control for Humanoid Loco-Manipulation
AI 导读
SP-HLM 提出了一种稀疏姿态驱动接口，结合五个任务关键身体姿态与学习潜在运动先验，以互补形式表示空间意图和全身协调，在模拟和真实机器人实验中提升了运动跟踪、全身协调和 loco-manipulation 成功率。 该框架由 SP-VLA 预测稀疏姿态和手指关节位置，SP-MGM 通过两阶段蒸馏实时重建全身运动，SP-GMT 整合稀疏目标与潜在先验实现全身控制。
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