HiTac-WAM:面向接触密集操作的分层触觉世界-动作模型
不同于将触觉未来表示为单一图像或潜向量的传统做法,HiTac-WAM把候选动作块的触觉未来分解为接触状态、3D形变场、滑移风险三层级联预测,下层仅接收上层stop-gradient信号,执行中预测与真实读数持续偏离即触发重规划。在芯片抓取、白板擦除、USB插拔三类任务上,真机平均成功率从31.1%提升至72.2%,3D位移误差较仅预测形变的基线下降17.6%。
Waymo发布首款自研Robotaxi芯片:台积电5nm制程、算力超1000 TOPS,已随车队部署;现代汽车出清Boston Dynamics分拆机构RAI全部47.5%股权,买方为软银;国家电网68亿元具身智能设备采购进入供应商对接,49家央企首次携采购清单集体亮相WRC;分层触觉世界模型HiTac-WAM将接触密集任务真机成功率从31.1%提升至72.2%
不同于将触觉未来表示为单一图像或潜向量的传统做法,HiTac-WAM把候选动作块的触觉未来分解为接触状态、3D形变场、滑移风险三层级联预测,下层仅接收上层stop-gradient信号,执行中预测与真实读数持续偏离即触发重规划。在芯片抓取、白板擦除、USB插拔三类任务上,真机平均成功率从31.1%提升至72.2%,3D位移误差较仅预测形变的基线下降17.6%。
针对潜动作模型(LAM)一年来方法分歧、实验不可比的局面,该工作将代表方法统一进单一自编码框架,沿建模范式、学习目标与正则、潜动作注入下游策略方式三条轴系统扫掠41项设计选择,并检验四种常用代理指标能否预测下游操作性能。三个标准基准加真机验证收敛于同一结论:用潜动作微调VLM骨干,能为下游策略学习提供更强的初始化。
π0.5等VLA迁移到硬件配置仅有细微差异的新机器人本体时性能大幅下滑,而用新本体专家数据微调又会抹除原有指令遵循与行为先验。该方法让零样本VLA先在线交互生成'自我演示'轨迹并混入微调集,从而继承零样本模型蒸馏出的旧任务知识、保留通用指令遵循,并以更高样本效率学习新技能;在真机ALOHA平台与RoboTwin仿真基准上验证。
遥操作是示教数据收集的主要手段,但其表现始终显著逊于人手。该研究用二自由度双边力反馈装置搭配32自由度指尖触觉显示器证明:忠实重现远端夹爪的局部形变不仅能加快任务、减少修正动作与步数,还使遥操作轨迹与自然人手动作的偏差降低29–79%;提高触觉反馈量化分辨率还能压缩遥操作动作的状态空间分布——这一特征此前被认为与自主策略训练效果正相关。
人形机器人打网球并不新鲜,难点在于保持任务性能的同时呈现'职业范儿'。AdaPT采用分层设计:规划器从转播视频生成风格化运动学轨迹,跟踪器负责执行;为对抗sim-to-real跟踪衰减,跟踪器按随机化执行速度训练,规划器配备学习型运动速度适配器抑制误差累积。在Unitree G1上完成验证并部署到1.7米全尺寸人形Dobot Atom,实现无动捕的户外发球。
开门通行是典型的长时域移动操作任务。该方法仅凭一段RGB视频即可重建真实门的关节化、可直接仿真的数字孪生,再用闭环仿真智能体将关节参数转化为参数化技能程序,对失败回合迭代精炼生成物理可执行演示,最终训练双深度策略ArticuACT。感知与推理全部机载运行,五扇真门平均成功率96.57%,同类结构未见门零样本成功率80.95%,完整的接近-开门-通过流程约13秒。
现代汽车集团宣布出售其持有的RAI(Robotics and AI Institute,由Boston Dynamics分拆而来)全部47.5%股权,买方为软银。这笔交易标志着Boston Dynamics系资产的股权格局再度调整,软银在人形机器人赛道的布局进一步加深。
Waymo正式揭晓其首款自研Robotaxi芯片,采用台积电5nm制程,算力超过1000 TOPS,且已在现役车队中部署。这标志着头部自动驾驶公司从依赖第三方芯片走向垂直整合自研算力的关键一步。
49家中国中央企业首次集体携带采购清单亮相世界机器人大会(WRC),国家电网68亿元人民币的具身智能设备采购已进入供应商对接阶段。央企真金白银的订单落地,被视为具身智能从demo走向规模化采购的关键信号。
内华达州一次性批准8000辆车的商业化Robotaxi运营资质,但对特斯拉单独设置5000辆的上限。这一差异化监管安排反映出监管方对不同自动驾驶技术路线安全性的区别对待,也预示美国州级Robotaxi政策正加速松绑。
中国国家市场监督管理总局将具身智能机器人纳入质量强链行动二期,滚动推出166项任务。这意味着具身智能机器人正式进入国家质量基础设施与供应链建设的政策框架,标准化与质量供给体系建设提速。
最新统计显示,上半年人形机器人出货中约60%流向表演展示与科研用途,真正进入核心生产环节的不足20%。这一数据为当前人形机器人商业化热潮提供了冷静注脚:订单虽热,规模化工业落地仍需跨越可靠性与应用场景的鸿沟。
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