arXiv · cs.RO· Zhaohui Yang·· 4 天前精选AI 评分75
SP-HLM：基于稀疏姿态驱动的运动生成与人形机器人操作控制
SP-HLM: Sparse-Pose-Driven Motion Generation and Whole-Body Control for Humanoid Loco-Manipulation
AI 导读
Zhaohui Yang等人提出SP-HLM框架，结合五个关键身体姿态与潜在运动先验，实现人形机器人的操作控制。该框架包含SP-VLA视觉语言动作模型预测稀疏姿态，SP-MGM运动生成模型重建全身动作，以及SP-GMT通用运动跟踪器实现全身控制。实验表明该方法在运动跟踪、全身协调和操作成功率上优于现有方法。
推荐理由
通过稀疏姿态驱动接口分离任务意图与全身协调，解决了人形机器人操作中的控制难题。
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