Zero-HLM发布全身移动操作模型

研究者发布Zero-HLM，通过real2sim2real流程、仅用仿真数据训练人形机器人全身移动操作策略，无需真实机器人数据。该策略可零样本迁移至Unitree G1，并完成三个长时程任务。 在五个泛化设置下，仅用仿真数据训练的策略在真实世界中的综合成功率为69%，高于使用真机数据训练的23%。这一结果表明，该方案在相关测试中无需真机数据即取得了更高的真实环境成功率。

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还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。