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北大联合战队在世界人形机器人运动会全自主乒乓球赛中夺冠，全胜战绩。
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代表产品
- 全自主人形机器人
- #运动控制
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相关快讯
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相关报道与文章
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融资历史
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涉及技术部件
TECH MODULES造出这台机器人，靠的是这些关键部件与技术路线：
相关论文
PAPERS与 北京大学智源研究院 技术路线相关的研究进展：
- UMR：基于学习点云对应的人形机器人统一运动重定向框架UMR：基于学习点云对应的人形机器人统一运动重定向框架研究提出统一运动重定向框架UMR，通过学习点云对应实现无需人工映射的人形机器人运动重定向。arXivarXiv:未标注▲ 0
- CARO：用于四足机器人零样本鲁棒移动的接触无关残差观测方法CARO：用于四足机器人零样本鲁棒移动的接触无关残差观测方法CARO框架将固定基座欧拉-拉格朗日模型嵌入强化学习，免接触传感实现四足机器人零样本鲁棒移动。arXivarXiv:未标注▲ 0
- Tac4Loco：利用足底压力时空表征实现人形机器人稳健行走Tac4Loco：利用足底压力时空表征实现人形机器人稳健行走该研究提出Tac4Loco框架，利用足底压力阵列的时空表征提升人形机器人在复杂地形上的行走鲁棒性，并开源代码。arXivarXiv:未标注▲ 0
- 南京大学LAMDA团队实现机器人集群自主跳绳南京大学LAMDA团队实现机器人集群自主跳绳南京大学LAMDA团队发布机器人集群自主跳绳技术，论文已公开。Bilibili 具身智能检索arXiv:未标注▲ 0
- 面向执行器功率损失的四足机器人容错运动学习方法面向执行器功率损失的四足机器人容错运动学习方法研究者提出容错运动强化学习方法，使用非对称演员-评论家架构与可学习步态频率，在68千克四足机器人上验证。arXivarXiv:未标注▲ 0
- 面向四足机器人的密集人群敏捷导航方法VOP-Nav面向四足机器人的密集人群敏捷导航方法VOP-NavVOP-Nav融合速度障碍法与端到端学习，实现四足机器人在密集动态环境中的安全敏捷导航，并在真实机器人上验证。arXivarXiv:未标注▲ 0
- 基于视觉的仿人足球运球研究：通过特权表征学习实现基于视觉的仿人足球运球研究：通过特权表征学习实现该研究提出将时间深度编码器嵌入强化学习策略，使仿人机器人在仅依靠深度观测的情况下完成带球突破，无需显式状态估计。arXivarXiv:未标注▲ 0
- SKooP框架：利用对称性与Koopman预测加速四足机器人强化学习SKooP框架：利用对称性与Koopman预测加速四足机器人强化学习SKooP框架结合形态对称性和Koopman模型预测，通过自编码器学习系统动力学，为评论家提供平滑特征，显著提升四足机器人强化学习采样效率和收敛速度。arXivarXiv:未标注▲ 0