人形loco-manipulation专题——涵盖Mobile-TeleVision、下肢RL-上肢模仿的AMO、上下双智能体联合训练的FALCON
自去年起，我司专注于具身智能的场景落地与定制开发，导致需求激增，工作节奏加快。在此背景下，我关注了CMU、UCSD、斯坦福等高校的最新研究，特别是UCSD王小龙团队的AMO工作。AMO提出了一种自适应运动优化框架，通过混合运动合成和可泛化策略训练，解决了人形机器人在动态全身控制中的挑战。该框架结合了动作捕捉数据和概率采样，生成满足动力学约束的全身参考动作，并通过AMO网络实现连续映射，提升了...
自去年Q4以来，我司专注于具身智能应用开发，需求持续增长。本周，国企和知名企业频繁联系，涉及多个行业。研究者关注CMU和UCSD的最新进展，提出自适应运动优化（AMO）框架，旨在解决人形机器人全身控制的挑战，结合强化学习和轨迹优化，提升机器人在动态环境中的操作能力。
