RPL:面向复杂地形的鲁棒人形感知行走RPL 提出两阶段训练框架,先用特权高度图训练多地形专家,再通过高效多深度渲染蒸馏为统一 Transformer 视觉策略,使 Unitree G1 在斜坡、楼梯、踏脚石上双向行走并携带负载。Yuanhang Zhang, Younggyo Seo, Juyue Chen·2026年2月3日宇树 G1人形机器人Perceptive Locomotion2026年2月3日