SHARE提出跨机器人本体动作共享方法

Junzhe Xu 等人发布论文 SHARE，提出把动作共享拆为参考生成与反馈执行两阶段、以原生机器人参考为接口的方法，在 G1、HI、AD、T1 四种机器人本体上实现人类动作的跨本体复用。 论文报告的实验结果为：AdaMorph 在四款机器人上的已见/未见根速度 PCC 为 0.951/0.894；AdaTrack 闭环成功率为 94.00%/91.96%，参数量仅为四个专用 Actor 总量的 21.15%，跨本体预训练在仅用 1% 目标数据时使已见/未见适配分别提升 9.67/13.62 点。

AI 根据报道生成 · 2 小时前更新

还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。