arXiv cs.RO 机器人学· Zhihao Tian, Zifan Wang, Enzheng Zhu, Xun Yang, Jialong Qin, Mengbo Wang, Junwei Liang·· 2 小时前精选AI 评分62
ATHLETE：通过轨迹引导动作匹配学习人形机器人网球
ATHLETE: Learning Reactive Humanoid Tennis via Trajectory-Guided Motion Matching
AI 导读
ATHLETE 框架从通用运动数据和普通网球视频学习人形机器人的反应式网球技能，结合 LAFAN1 运动数据与视频提取的击打动作，用 Trajectory-Guided Motion Matching 构造全身参考，再经物理仿真师生学习、在线 DAgger 蒸馏和 PPO 微调得到策略。在真机上正手和反手命中率分别为 90.00% 和 86.67%，可与人类球员进行多拍对打。
推荐理由
论文给出正反手命中率与真机多拍对打结果，可评估该方法从通用运动数据学网球技能的可行性。
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