本文介绍了ResMimic，一个用于人形机器人行走与操作的两阶段残差学习框架。该框架结合预训练的通用运动跟踪策略和任务特定的残差策略，提升了机器人在动态环境中的操作能力。研究表明，ResMimic在多样化运动操控任务中表现出色，能够有效应对物体交互，展示了其在现实世界中的应用潜力。