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#反向动力学 (4)

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FADA：两分钟适应新动态
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FADA：两分钟适应新动态

@AngchenXie · 7次播放 · 2026-07-01
人形机器人域适应反向动力学
1X 世界模型：从视频到动作——机器人学习的新范式

1X 世界模型：从视频到动作——机器人学习的新范式

1X 介绍其视频预训练世界模型 1XWM，集成到 NEO 中作为机器人策略。与 VLA 不同，1XWM 从文本条件的视频生成中提取机器人动作，利用互联网视频中的世界动力学实现零样本泛化，无需大规模遥操作数据。

博客

1X1X NEO视频到动作IDM世界模型
用于腿式移动操作的全身逆动力学模型预测控制

用于腿式移动操作的全身逆动力学模型预测控制

移动操作（Loco-manipulation）要求协调的全身运动来有效操纵物体同时保持行走稳定性，这对规划和控制都提出了重大挑战。本文提出了一种全身模型预测控制（MPC）框架，通过全阶逆动力学直接优化关节力矩，在单一预测层内实现统一的运动与力规划及执行。该方法使得涌现出的、物理一致的全身行为能够同时考虑系统动力学和物理约束。我们使用开源软件框架（Pinocchio 和 CasADi）以及最先进的内点求解器 Fatrop 实现 MPC 公式。在配备 Unitree Z1 机械臂的 Unitree B2 四足机器人上的真实实验中，MPC 公式实现了 80Hz 的实时性能。我们演示了需要对末端执行器的位置和力进行精细控制的移动操作任务，如拉动重物、推动箱子和擦拭白板。

Lukas Molnar, Jin Cheng, Gabriele Fadini2025年11月24日
腿式操作模型预测控制反向动力学2025年11月24日
World Translation:通过反向动力学提取和无配对域翻译最小化sim-to-real差距

World Translation:通过反向动力学提取和无配对域翻译最小化sim-to-real差距

仿真与现实的差距仍是部署仿真训练机器人策略的根本挑战。World Translation通过反向动力学提取和无配对域翻译学习真实世界转移动力学,最小化sim-to-real差距。

Xinchen Yao, Leixin Chang, Hua Chen2026年7月20日
仿真到现实域适应世界模型2026年7月20日