Perceptive Behavior Foundation Model

关键功能

用一个策略适配多种人类动作参考。
使用以机器人为中心的地形感知进行落脚点选择。
通过 TCRS 合成器生成贴合地形的监督数据。
使用带身份门控的视觉学生网络进行地形修正。
仅在需要时加入零初始化的残差通路。
支持杂技动作、表现性动作、行走和恢复。
提供基于 MuJoCo WASM 和 ONNX Runtime 的交互式浏览器演示。
展示在 Unitree G1 机器人上的动作适配效果。

训练流程使用 TCRS 监督,这是一种离线合成器,可将原始动作片段与采样高度场结合,生成贴合地形的参考轨迹。在部署时,带身份门控的视觉学生网络会保留原始命令,并仅在地形需要时通过零初始化残差通路加入地形修正,从而避免测试时逐技能调参。


Perceptive BFM 适用于类人机器人运动、动作模仿、地形适应、跌倒恢复和机器人演示。项目包含由 MuJoCo WASM 和 ONNX Runtime 驱动的浏览器演示,以及展示后空翻、侧手翻、楼梯行走、富表现力动作、障碍穿越、室外地面和恢复行为的 Unitree G1 画廊。

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