#浙江大学 (2)

PGMT：面向人形机器人的感知式通用动作跟踪

人形动作跟踪器已能复现多样的全身动作，但一旦地形复杂起来，地形无关的参考动作常常物理不可行——参考要求右脚落在某处，而那里恰好是台阶棱或石块。PGMT 把地形适应做成跟踪策略自身的能力，而不是上游参考动作生成器的负担：第一阶段在平地上用 LAFAN1 人体动作学出通用的跟踪与跌倒恢复先验；第二阶段通过「动作条件化的地形一瞥」把高程图中与当前动作真正相关的区域稀疏注入意图融合模块，并用地形感知的跟踪松弛允许必要偏离、同时保住参考动作的意图。整套流程不需要任何「动作—地形」配对数据，任务完成率从 40.02% 提升到 87.81%（最难的 L9 档从 35.31% 提升到 83.33%）。在 29 自由度 Unitree G1 上零样本部署，可跨越 37 cm 高障碍箱、在楼梯上慢跑与冲刺、完成侧手翻并自主起身，同时支持遥操作与动态动作跟踪。