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已翻译professional source英文原文2026-06-06
计算机科学 > 机器人学
[提交于 2026 年 6 月 4 日]
标题：HANDOFF：通过蒸馏互补教师实现的类人机器人智能体任务空间全身控制
作者：Lizhi Yang, Junheng Li, Nehar Poddar, Yiling Hou, Gio Huh, Robert Griffin, Georgia Gkioxari, Aaron Ames
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摘要：要将类人机器人部署到现实世界中，命令空间（即任务规划与全身控制之间的接口）的选择至关重要。现有全身控制器通常需要密集的运动学或空间参考，而规划器很难从任务语义中合成这些参考。我们转而提出一种紧凑、显式的接口，它直观、通用、模块化，并且具有足够表达能力，可支持多样化的操作技能。为此，我们引入 HANDOFF，这是一种遵循该接口的单一类人机器人全身控制器，并通过多教师 KL 蒸馏，在上下文条件门控方案下，将三个互补专家蒸馏为一个专家混合学生模型：基于安全过滤数据的全身运动跟踪、移动行走以及跌倒恢复。在 Unitree G1 上，HANDOFF 达到最先进的速度跟踪水平，并提供了其中一种 t
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Subjects:
机器人学（cs.RO）; Artificial Intelligence (cs.AI); Machine Learning (cs.LG)
Cite as:
arXiv:2606.06493 [cs.RO]
(or
arXiv:2606.06493v1 [cs.RO] for this version)
https://doi.org/10.48550/arXiv.2606.06493
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