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IROS 2026 最佳移动操作论文候选：ULTRA 让人形机器人按目标行动
7 小时前
针对人形机器人搬箱等需全身协作的任务，现有逐帧跟踪参考动作的方案无法适应仅给定箱子目标位置的情况。为此，研究人员提出统一多模态控制框架ULTRA，并在宇树G1人形机器人上完成验证。相关成果已被IROS 2026接收，并入围该会议移动操作论文奖候选。ULTRA通过物理驱动的神经动作重定向技术，将人体动捕数据转化为机器人可执行的轨迹，再通过教师策略蒸馏和强化学习微调，训练出由同一组策略参数支撑的控制器。该控制器既支持有参考动作时的精确跟踪，也能在仅给定稀疏目标的情况下，利用外部动捕或自身第一视角深度相机的感知信息，自主生成全身动作完成任务。这一成果为人形机器人从人体动作经验到灵活自主全身控制提供了可行路径。
