我們非常興奮地分享一項來自 Amazon FAR 以及多所頂尖學術機構合作的突破性研究，該研究在 Unitree G1 硬體平台上成功驗證，實現了人形機器人互動技術的大幅躍進！

重大突破：OmniRetarget 技術革新人形機器人互動體驗

1. 問題點—打破「具身差距」

以往的人形機器人動作轉換技術，無法有效彌合人與機器人的「具身差距」，導致腳步打滑（foot-skating）、機身穿透（physical penetration），以及真實世界互動功能（如物體操作、地形接觸）缺失。

2. 核心創新

  • 互動網格技術（Interaction Mesh Technology）
    明確建模機器人、地形與物體之間的空間關係，維持重要接觸點，例如在跑酷時用椅子當作墊腳石。
  • 拉普拉斯形變最小化（Laplacian Deformation Minimization）
    在嚴格約束下，對齊人機網格變形，生成符合運動學的可行軌跡。
  • 資料增強技術（Data Augmentation Mastery）
    只需一段人類示範，即可生成多樣化的機器人行為，涵蓋不同地形、物體大小與初始姿勢，無需額外動作捕捉。

3. Unitree G1 上令人驚艷的實驗成果

  • 即時強化學習策略：
    僅使用 5 項獎勵與 4 項領域隨機化設定（不含視覺或 LIDAR 感測），即可實現：
    ▶ 連續 30 秒跑酷動作（跳躍、翻滾、攀爬）
    ▶ 複雜的移動與操作任務（搬運箱子、利用椅子攀爬平台）
  • 零次適應能力（Zero-Shot Adaptation）：
    策略可跨越不同地形高度、物體配置，甚至不同機器人硬體型態，均於 Unitree 人形機器人平台上獲得驗證。

為何這對我們的生態系如此重要？

  • 技術領先地位
    證明 Unitree 硬體為尖端人形機器人研究的首選平台，超過 9 小時的軌跡驗證成果，遠超目前基準。
  • 商業應用潛力
    開啟物流、自救搜救與消費市場的敏捷機器人時代，透過 AI 模擬人類學習，實現真正靈活智能。

更多詳情請參考網站：🔗 https://omniretarget.github.io/

這是人機互動領域的重大轉捩點，讓我們一同見證 Unitree 如何引領敏捷機器人的未來！

 

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