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宇树 G1 人形机器人再进化：能爬桌子、搬凳子，美国团队新成果

2025-10-04 07:11:21 来源：IT之家 A+A-

美国亚马逊 FAR、麻省理工、加州大学伯克利分校、斯坦福大学和卡内基梅隆大学等高校团队本周公布了一项名为 OmniRetarget 的最新研究成果。这是一个基于交互网格的交互保留数据生成引擎，能够生成运动学上可行的轨迹。

宇树 G1 人形机器人再进化：能爬桌子、搬凳子，美国团队新成果

研究团队展示了一段视频，其中宇树 G1 人形机器人完成了一系列复杂且长时间的动态动作，这些动作完全由本体感觉策略驱动，无需依赖视觉或激光雷达。在其中一个任务中，宇树 G1 机器人携带一把椅子到桌子旁，将其作为踏板爬上去，然后跳下并执行类似跑酷的翻滚动作来缓冲落地。

宇树 G1 人形机器人再进化：能爬桌子、搬凳子，美国团队新成果

OmniRetarget 明确建模并保留了智能体、地形和被操作物体之间关键的空间和接触关系。通过最小化人类和机器人网格之间的拉普拉斯变形，并强制执行运动学约束，该引擎生成了运动学上可行的轨迹。研究团队从多个数据集中重新目标追踪运动，全面评估了 OmniRetarget，生成了超过 9 小时的轨迹，这些轨迹在运动学约束满足和接触保持方面优于广泛使用的基线。这种数据使本体感觉强化学习策略能够在宇树 G1 人形机器人上成功执行长达 30 秒的跑酷和运动操作技能，仅使用 5 个奖励项和所有任务共享的简单领域随机化进行训练，没有任何学习课程。

宇树 G1 人形机器人再进化：能爬桌子、搬凳子，美国团队新成果

研究团队还展示了多个演示案例，包括翻滚、爬桌子、跳上小箱子和爬行等。此外，OmniRetarget 能够让人形机器人以多种风格进行运动操作，比如 8 种搬箱子的动作。

宇树 G1 人形机器人再进化：能爬桌子、搬凳子，美国团队新成果

该研究的论文和数据集已经公开，代码将在后续发布。更多详细信息可以在研究页面找到。

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