斯坦福新论文：用安全过滤器约束人形机器人，无需重训 RL 策略

斯坦福 AI 实验室团队在 CoRL 2026 发表《Constrained Whole-Body Tracking for Humanoid Robots》，提出以安全过滤器强制人形机器人满足运动学与动力学约束。该方案可处理训练中从未遇到的约束，对底层 RL 策略干扰最小且无需重新训练，将在 Austin CoRL Poster Session 2 展示。