IT之家 10 月 3 日音信，好意思国亚马逊 FAR、麻省理工、加州大学伯克利分校、斯坦福大学、卡内基梅隆大学等高校团队本周公布了最新参议后果 —— OmniRetarget开云(中国)Kaiyun·官方网站 - 登录入口，这是一个基于交互网格的交互保留数据生成引擎，不错生成绽放学上可行的轨迹。

凭据参议团队放出的演示视频，宇树 G1 东说念主形机器东说念主完成了一个复杂、永劫程的动态序列，十足由施行嗅觉战略起初（无需视觉 / 激光雷达）。

在一个任务中，宇树 G1 机器东说念主佩带一把椅子到桌子旁，将其当作踏板爬上去，然后跳下并实施近似跑酷的翻腾动作来缓冲落地。

OmniRetarget 是一个基于交互网格的交互保留数据生成引擎，它明确建模并保留了智能体、地形和被操作物体之间关键的空间和战争关连。通过最小化东说念主类和机器东说念主网格之间的拉普拉斯变形，同期强制实施绽放学敛迹，OmniRetarget 生成了绽放学上可行的轨迹。

参议团队通过从多个数据邻接从头看法跟踪绽放，全面评估了 OmniRetarget，生成了超越 9 小时轨迹，这些轨迹在绽放学敛迹知足和战争保抓方面优于平凡使用的基线。这种数据使施行嗅觉强化学习战略省略在宇树 G1 东说念主形机器东说念主上到手实施永劫程（长达 30 秒）的跑酷和绽放操作手段，仅使用 5 个奖励项和悉数任务分享的通俗规模立地化进行教练，莫得任何学习课程。

该团队放出了多个演示案例，包括翻腾、爬桌子、跳上小箱子、爬行等。

此外，OmniRetarget 省略让东说念主形机器东说念主以多种立场进行绽放操作，比如 8 种搬箱子的动作。

该参议的论文、数据集均已公布，代码将在后续放出，IT之家附参议页面地址：

https://omniretarget.github.io/开云(中国)Kaiyun·官方网站 - 登录入口

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