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AdaptManip 实现人形机器人自适应全身举升配送
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AI 综述
2026年10月3日，arXiv cs.LG 分类发布 AdaptManip 框架，用于人形机器人自适应全身物体举升与配送。该框架通过强化学习训练全身 loco-manipulation 策略，无需人类演示或遥操作数据，由循环物体状态估计器、全身基础策略加残差操作控制、以及基于 LiDAR 的全局定位估计器三部分组成，全部在仿真中训练并零样本部署到真实硬件。实验显示，其在适应性和整体成功率上显著优于模仿学习基线，并在真实人形机器人上完成全自主导航、举升与配送。目前进展为仿真训练加真实硬件零样本部署验证。
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最新进展10月3日 12:00
AdaptManip 框架发布，仿真训练后零样本部署真实人形机器人完成自主举升配送。报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
10月3日
- arXiv：cs.LG（机器学习，全量分类）AdaptManip：用在线循环状态估计实现人形机器人自适应全身物体举升与配送
人形机器人框架 AdaptManip 通过强化学习训练全身 loco-manipulation 策略，无需人类演示或遥操作数据。该框架由循环物体状态估计器、全身基础策略加残差操作控制、以及基于 LiDAR 的全局定位估计器三部分组成，全部在仿真中训练并零样本部署到真实硬件。实验显示其在适应性和整体成功率上显著优于模仿学习基线，并在真实人形机器人上完成全自主导航、举升与配送。
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