HEAD——视觉驱动下的自主配送：高层规划器发出手部和眼部的目标位置与朝向指令，低层全身控制策略则执行导航与抓取

斯坦福研究者提出HEAD系统，实现人形机器人自主导航与触达功能。该系统采用模块化设计，高层策略负责视觉导航和手眼协调，低层控制器基于模仿学习实现全身运动控制。创新性地结合大规模人类数据与少量机器人数据训练，通过GAN强化学习方法解决动作模仿挑战，并采用域随机化增强系统鲁棒性。该工作首次实现人形机器人基于自我中心视觉的端到端导航与触达能力，为类人机器人应用提供了新思路。