#Robotics
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重定向革命:运动重定向何以成为人形机器人智能的关键
副标题 : 四篇范式革新论文如何重新定义人类动作到机器人行为的桥梁 摘要 长期以来,运动重定向(Motion Retargeting)——把人类动作捕捉数据映射到机器人身体上的过程——一直被当作一个不起眼的预处理环节。研究者写一个简单的逆运动学求解器,把人的骨架缩放到机器人的尺寸,剩下的瑕疵就交给强化学习策略去慢慢消化。然而,2025至2026年间发表的四篇论文彻底改变了这一看法。本文系统梳理了四…
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从 Dayan 的后继表征到人形机器人的BFM:环境动态与任务奖励的解耦
摘要 1993 年,Peter Dayan 在一篇论文中写道: 表征才是关键——用正确的方式看待问题,困难也会变得简单。 他提出的 正确方式 是:不根据状态长什么样来表征它,而是根据智能体接下来会访问哪些状态。这个被称为后继表征(Successor Representation, SR)的想法,开启了一个跨越三十年的研究纲领。2025 年,这个纲领的产物——BFM-Zero,一个 4.4 亿参数的…
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基于力估计的力位混合控制在人形机器人中的应用
十六篇论文,五条技术路线,一个通用方程 摘要 : 人形机器人在家庭、医院、办公室等人类环境中部署时,面临一个共同的控制挑战:它需要既施加精确的接触力(擦拭白板、开启柜门),又在碰撞时柔顺退让(避免损坏物体或伤害人类)。实现这一切的前提,是机器人必须同时感知和控制 力 与 位置 ——即力位混合控制。然而,力传感器成本高、易损坏、难以覆盖多接触点,使得 无力传感器的力估计 成为该领域的核心基础设施。本…