Hiking in the Wild：面向人形机器人的可扩展感知跑酷框架

论文提出 Hiking in the Wild，一个端到端感知型人形机器人跑酷框架，将深度输入与本体感知直接映射到关节动作，不依赖外部定位与建图。为保障安全与训练稳定性，引入结合可扩展地形边缘检测与足部体积点的落脚安全机制以减少边缘打滑，并用 Flat Patch Sampling 策略生成可行导航目标以缓解 reward hacking。